MATLAB KNN Loan Default Prediction Model with 10-Fold Cross Validation

在本项目中，我们使用 MATLAB 代码进行游戏分析，重点关注 Steam 社区用户之间的 游戏成瘾 问题。通过分析 AAA 游戏 和 独立游戏 的用户数据，我们提出了一种新的联合矩阵分解方法 JFactor，用于预测游戏时间并推荐社区游戏。Steam 是研究较少的社交网络之一，我们将其建模为一个三方网络，包括 用户（U）、社区（C） 和 游戏（G） 三个实体。具体来说，若用户 u 是某个社区 c 的一部分，则 u 与 c 之间存在一条边缘连接。我们的目标是探索 友谊、社区 和 游戏所有权 之间的关系，进而评估它们对 游戏成瘾 的影响。此外，我们通过分解派生的社区和游戏共现矩阵来优化推荐系统，使其在 Steam 网络中为用户提供个性化的游戏推荐。 我们进行了广泛的实验，评估了 JFactor 模型在预测游戏时间和成瘾预测上的表现。实验结果表明，联合矩阵分解能够显著提高推荐的准确性和游戏时间的预测能力。 作者: Pratik Anand（@pratikone）和 Sanket Lokegaonkar（@sloke）。

使用Matlab编写并实现KNN（K-Nearest Neighbors）算法。KNN是一种基本的分类和回归方法，通过计算样本间的距离来确定新数据点的分类。Matlab提供了便捷的工具和函数来实现和测试KNN算法，使其在机器学习和数据挖掘中广泛应用。

这是一个 EE369 项目，用 Matlab 实现了五种分类器：KNN、线性 SVM、核 SVM、Fisher 线性判别和核 Fisher 判别，用于对 CIFAR-10 和 MNIST 图像数据集进行分类。 文件说明： init.m: 在测试 CIFAR-10 之前必须先运行此文件！它包含 VLFeat 特征提取库的代码。 train.m: 为 CIFAR-10 选择分类器并训练模型。 classify.m: 为 CIFAR-10 选择分类器并进行分类。 localtest.m: CIFAR-10 的主程序，在此运行 CIFAR-10 分类。 localtest2.m: MNIST 的主程序，直接在此文件中选择分类器并运行 MNIST 分类。需要选择 train 和 classify 文件。 localtest3.m: 当 MNIST 运行时内存不足（电脑内存小于 8GB）时，使用此文件运行 MNIST 分类。 注意事项： SVM 和核 Fisher 判别在内存小于 8GB 的电脑上运行 MNIST 时可能会提示内存不足，此时请使用 localtest3.m 文件运行。 如果相对路径不成功，请根据实际情况修改文件路径。

MATLAB开发-argedata的图像相关和卷积。应用分块卷积方法计算二维和三维图像的自相关和互相关。

pso_lssvm回归预测MATLAB代码

在MATLAB中，实现广义预测模型的参数整定仿真。该过程包括对预测矩阵的正定性分析和参数优化。具体步骤包括数据预处理、模型构建、参数调整及仿真结果的验证。通过这些步骤，确保模型能够有效捕捉数据中的动态变化。

随着技术的进步，现在可以使用Matlab编写代码来进行EEG眼态识别。这种方法利用了10折交叉验证和KNN算法，以准确地分类脑电图信号，从而确定眼睛的状态。

深度学习在股市预测方面的应用是一个复杂而多元的研究课题，涉及到机器学习、金融工程以及数据科学等多个领域。韩国股价数据作为研究对象，选择深度学习方法进行分析和预测，主要是因为深度学习技术在处理非结构化数据方面具有显著优势。深度学习能够自动从大量原始数据中提取特征，而无需依赖预测因子的先验知识。这一点对于股市预测尤为重要，因为股市数据通常是非线性的、含有噪声的，并且有着复杂的动态特征。深度学习算法在选择网络结构、激活函数和其他模型参数方面存在较大的变化空间，其性能明显依赖于数据表示方法。 本研究尝试提供一个全面和客观的评估，以探讨深度学习算法在股票市场分析和预测方面的优缺点。实验使用了高频的日内股票回报率作为输入数据，检验了三种无监督特征提取方法——主成分分析（PCA）、自编码器（Autoencoder）和受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）——对网络整体预测未来市场行为能力的影响。研究结果显示，深度神经网络能够从自回归模型的残差中提取额外的信息，并改善预测性能；但当自回归模型应用于网络的残差时，情况则不同。此外，当预测网络应用于基于协方差的市场结构分析时，协方差估计也显著改善。这表明深度学习网络在股票市场分析中具有潜在的优势。 关键词“Stockmarketprediction”（股票市场预测）和“Deeplearning”（深度学习）揭示了这一研究的核心内容。深度学习在股票市场预测中的应用，不仅仅局限于使用单一的深度学习模型，还包括了对多种模型的比较研究。例如，就提到将深度学习网络与AR(10)模型进行了对比。AR模型是时间序列预测中常用的自回归模型，通过先前时间点的观测值来预测未来值。中提到的AR(10)指的就是一个阶数为10的自回归模型。 在“Methodology”（方法论）方面，研究者们详细讨论了数据表示方法对深度学习算法性能的影响。不同的数据表示方法可能影响模型学习数据特征的方式，进而影响预测的准确度。这一点在深度学习模型的设计和训练过程中至关重要。此外，还提到了“Multilayerneuralnetwork”（多层神经网络）。多层神经网络是深度学习中的一种基础结构，它通过叠加多个非线性处理层，使得网络能够学习和表示更为复杂的数据特征。在股票市场预测中，多层神经网络的使用有利于捕捉股价变动的内在规律，这对于提高预测精度具有重要意义。

This MATLAB code imports time-series data related to riverbank and water depth coordinates in XY format, sampled every 10 minutes. The code calculates the cross-sectional area for each water depth and writes the following data to an Excel file: Date/Time, Water Depth, and the cross-sectional area for each water depth.