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霍特林模型的MATLAB代码-RandomCliqueComplexes_ICML2018:应用随机 clique 复杂度...

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简介：
本项目提供基于MATLAB实现的霍特林模型代码，应用于随机clique复杂度分析，源自ICML 2018论文《Random Clique Complexes》。 霍特林模型的MATLAB代码使用RandomCliqueComplexes解决部分分配问题。这是我们论文中的源代码。 该代码在MATLAB R2017b环境下开发，并且我们利用了九个不同的数据集进行评估，这些数据集包括CMU之家、CMU酒店、马旋转和剪切车自行车蝴蝶杂志建造书等。为了运行匹配模型以生成“House”数据集中对111张图像的成对匹配结果，请执行main.m文件。 此外还有高阶匹配示例以及在House数据集上进行实验得到的图像匹配结果。 如果您使用了此代码，请引用我们的论文： @InProceedings{pmlr-v80-sharma18a, title = {SolvingPartialAssignmentProblemsusingRandomCliqueComplexes}, author = {Sharma, Charu and Nathani, Deepak and Kaul, Manohar} }

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  • 霍特林模型的MATLAB代码-RandomCliqueComplexes_ICML2018:应用随机 clique 复杂度...
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    本项目提供基于MATLAB实现的霍特林模型代码，应用于随机clique复杂度分析，源自ICML 2018论文《Random Clique Complexes》。 霍特林模型的MATLAB代码使用RandomCliqueComplexes解决部分分配问题。这是我们论文中的源代码。 该代码在MATLAB R2017b环境下开发，并且我们利用了九个不同的数据集进行评估，这些数据集包括CMU之家、CMU酒店、马旋转和剪切车自行车蝴蝶杂志建造书等。为了运行匹配模型以生成“House”数据集中对111张图像的成对匹配结果，请执行main.m文件。 此外还有高阶匹配示例以及在House数据集上进行实验得到的图像匹配结果。 如果您使用了此代码，请引用我们的论文： @InProceedings{pmlr-v80-sharma18a, title = {SolvingPartialAssignmentProblemsusingRandomCliqueComplexes}, author = {Sharma, Charu and Nathani, Deepak and Kaul, Manohar} }
     
  • 霍特林模型的MATLAB代码 - KamilKandzia的GitHub配置文件
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    本GitHub项目由KamilKandzia创建，提供了一个使用MATLAB实现的霍特林模型代码，适用于经济地理和竞争战略分析。 我是Kamil，在波兰一家大型银行工作。在本科期间，我意识到自己不仅想成为一名工厂的自动化控制工程师。我的学士论文题目是“处理生物医学数据的算法与结构比较”，使用MATLAB创建了一个带有GUI的应用程序，该应用程序包含一些统计功能，让我享受到了处理大数据文件的乐趣。 我在大学选修了一门全新的英语授课课程——数据科学，并以此完成了硕士学位。在这期间，我学习了大量关于统计、数据分析和图像处理的知识，还掌握了分类器技术以及在大数据环境中的应用和数据可视化技能。 在我的个人项目中发布了一些自己完成的学习成果。虽然有些项目不是在我教育阶段创建的，但它们都与数据科学研究领域相关联。 我的专业技能包括Python编程语言、商业智能分析、机器学习及人工智能等，并且我持有Hadoop证书以及SQL技术资格。我还获得了Scrum Master (PSM-1)和Microsoft认证：使用Power BI进行数据分析（DA-100）的资质。 一些项目描述如下： 该网站允许进行全面的数据分析，尤其关注NFZ特定分支机构的相关信息。
     
  • 随机森林模型的代码
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    这段内容介绍了一个关于随机森林算法的具体实现代码。随机森林是一种强大的机器学习方法，用于分类和回归分析。 随机森林预测模型代码分享，欢迎相互学习。提供视频和PPT形式的学习资源。
     
  • MATLAB中的随机森林回归模型代码
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    本段落提供了一个在MATLAB环境下实现的随机森林回归模型的具体代码示例。通过该代码，用户可以了解如何构建、训练和评估随机森林算法用于预测连续型变量的问题。 这段文字描述了一个精简版的MATLAB代码，用于实现随机森林回归模型。该代码涵盖了数据导入、模型建立、误差计算、保存模型以及绘制对比图等功能，并且可以直接在MATLAB中打开并运行。
     
  • MATLAB中的随机森林模型
    优质
    本篇文档介绍如何在MATLAB中构建和使用随机森林模型进行预测分析。通过实例讲解数据准备、模型训练及性能评估等关键步骤。 使用MATLAB的随机森林进行预测时，主函数为RfModel.m，而RF_Reg_C文件夹包含了调用随机森林所需的子文件。这些代码用于处理煤样预测问题，通过光谱值来预测煤样的具体数值。部分子代码需要进一步联系作者获取详细信息。
     
  • MATLAB-随机森林的代码
    优质
    本段内容提供了一个关于如何使用MATLAB编程实现随机森林算法的代码示例。该示例旨在帮助数据分析和机器学习领域的研究者们理解和应用这一强大的预测工具。 此资源提供了一个随机森林的MATLAB工具包，其中包括了相关的MATLAB代码及示例，并附有英文简要说明。
     
  • 用于特征筛选的随机森林代码
    优质
    本段代码实现了一种基于随机森林算法进行特征筛选的方法，帮助数据科学家和机器学习工程师快速识别并选择最优特征，以提高模型预测精度。 2020年华为杯研究生数学建模大赛的B题涉及辛烷值建模问题。该题目要求先对多个变量进行特征筛选，然后建立输入变量与输出之间的对应关系。因此，可以使用随机森林方法来进行特征选择。这是一个Python文件的内容描述。
     
  • 关于复杂模型机的实验代码
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    本项目包含一系列针对复杂模型机设计的实验代码，旨在验证与优化算法性能及系统稳定性。通过实践探索模型机的有效应用。 这段文字包括实验中的机器码和微指令码，稍后会上传带有汇编注释的机器码。
     
  • Python随机森林优化模型代码.py
    优质
    这段Python代码实现了随机森林算法的优化模型，适用于数据挖掘和机器学习任务中特征选择和预测分析。通过调整参数提升模型性能。 这段文字描述了一个用Python编写的模型。该模型的功能包括遥感影像读取、矢量数据读取以及从Excel文件中读取数据集（获取与矢量对应的影像点）。此外，它还能够进行相关性分析，并将结果以Excel格式输出；同时支持分文件和矢量两种类型的输入。另外，此模型还包括随机森林参数优化功能及重要性分析。最后，该模型的输出为TIFF格式的影像数据。
     
  • RF_随机森林回归模型_随机森林_
    优质
    随机森林回归模型是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并对它们的结果进行平均来预测连续值目标变量，有效减少过拟合现象。 随机森林回归建模在数据分析中的应用可以通过MATLAB的RF工具实现。这种方法能够有效提升预测准确性，并且适用于处理大量特征的数据集。使用随机森林进行回归分析可以更好地捕捉数据间的复杂关系，同时减少过拟合的风险。