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半监督算法MATLAB代码及应用_semi-supervised_algorithm_matlabRAR

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本资源提供了一系列用于实现半监督学习算法的MATLAB代码，涵盖多种技术及其应用场景，并以RAR格式打包。适合研究与开发使用。 半监督分类算法提供了一些实例供学习使用。

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  • 半监督算法MATLAB代码及应用_semi-supervised_algorithm_matlabRAR
    优质
    本资源提供了一系列用于实现半监督学习算法的MATLAB代码，涵盖多种技术及其应用场景，并以RAR格式打包。适合研究与开发使用。 半监督分类算法提供了一些实例供学习使用。
     
  • 半监督算法与测试数据集_聚类、Matlab及半监督_
    优质
    本研究探讨了在有限标注条件下利用半监督学习方法进行数据聚类的问题，并采用MATLAB作为实验工具。主要关注于优化测试数据集的应用效果，以提高模型的准确性和鲁棒性。 一种基于最小类间距的半监督聚类算法，包括了详细的注释和测试数据集。
     
  • 半监督分类算法的源代码
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    本项目提供多种半监督分类算法的实现源代码，旨在帮助研究人员和工程师利用有限标注数据进行高效机器学习模型训练。 半监督MATLAB代码——经过调试——可用。
     
  • 半监督学习方法
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    简介：半监督学习方法是指利用大量未标记数据和少量标记数据进行训练的学习算法，旨在提升模型性能与减少标注成本。 Semi-Supervised Learning是一种机器学习方法，它结合了有标签数据和无标签数据来训练模型。这种方法在只有少量标记样本的情况下尤其有用，可以通过利用大量未标记的数据来提高模型的性能和泛化能力。通过这种方式，半监督学习能够在资源有限的情况下有效提升算法的学习效果。
     
  • 基于半监督的分类算法Matlab源程序
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    本段代码实现了一种基于半监督学习策略的高效分类算法，并以MATLAB语言编写。该算法利用少量标注数据和大量未标注数据提升模型性能，在多种应用场景中表现出色。 这段文字描述了关于Matlab代码程序的内容，包括训练集与测试集的代码，并提到了优化半监督SVM和朴素贝叶斯等相关主题。
     
  • 异常检测：采用无监督、半监督及监督机器学习技术
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    本研究探讨了利用无监督、半监督和监督机器学习方法进行数据异常检测的技术与应用，旨在提高检测效率和准确性。 在网络入侵的异常检测研究中，数据集通常包含通过主成分分析（PCA）进行降维处理的数据点，并且在无监督学习环境中训练模型时不会使用具体的类别标签。这意呸着，在实际应用中，企业需要验证预测结果的有效性，因为没有明确的事实依据来支持这些结论。 然而，在这项研究中，我们采用了一些特定的方法如隔离林、基于聚类的局部离群因子（CBLOF）、主成分分析（PCA）和椭圆形信封模型进行无监督分类，并且使用了真实标签对预测结果进行了验证。结果显示，所提出的无监督方法能够有效识别出大量的阳性案例。 此外，在半监督学习框架下，我们构建了一个包含84%未标记数据点及16%已标注数据点的数据集。目标是利用这些有限的标注信息来训练模型，并用其对大量未标注样本进行预测分类。为此，采用了自我训练策略结合逻辑回归和随机森林算法来进行实验研究。
     
  • 有关半监督学习的代码
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    本项目包含多种半监督学习算法实现的Python代码，旨在通过少量标记数据和大量未标记数据提高模型性能。适合研究与应用开发。 最近我找了一个关于半监督学习的程序，但有些地方看不懂。希望大家下载后能分享一下自己的看法，如果有人是这方面的高手，希望能详细讲解一下，谢谢大家了。
     
  • 半监督学习中的图基算法
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    简介：本文介绍了在半监督学习领域中应用的一种创新算法——图基算法。该方法结合了少量标记数据和大量未标记数据的优势，通过构建有效的图形模型来提升学习性能，在多种应用场景下展现了优越的分类效果。 学习机器学习算法中的半监督学习算法会有所帮助。
     
  • Morlet小波的MATLAB代码及MouseMotionMapper：半监督鼠标行为分类的MATLAB工具
    优质
    本项目包含基于Morlet小波变换的MATLAB实现代码以及MouseMotionMapper——一种用于分析和分类用户鼠标运动行为的半监督学习工具箱，旨在提供信号处理与行为识别的研究资源。 Morlet小波的MATLAB代码用于分析开放域行为的小鼠自闭症模型中的深层行为特征。 Ugne Klibaite、Mikhail Kislin、Jessica L. Verpeut、Sun Xiaoting Sun、Joshua W. Shaevitz和Samuel S.-H. Wang在bioRxiv 2021年2月16日发表的手稿中提供了该存储库，其中包含上述研究的分析代码。 MouseMotionMapper是一个独特的半监督行为分类及标签流程框架。此框架运用深度神经网络、PCA（主成分分析）、Morlet小波变换、t-SNE和k-Means聚类技术来定义不同的行为类别。通过最新的身体部位跟踪进展，该系统能够捕捉到老鼠的姿势变化。 在此基础上，我们对MouseMotionMapper进行了改进，使其适用于基于身体部位位置的时间序列数据的行为分类。 每个行为类别都有样本片段生成为电影： - 空闲 - 修整 - 慢速探索 - 快速探索 - 后部活动 - 攀登 - 平缓行走（AMBLE） - 步行（STEP） - 转身（TURN） - 前进（机车） 该存储库包括以下功能和方法： 1. 本地及集群的跟踪与对齐代码； 2. 包含2个和18个身体部位的LEAP模型； 3. 聚类嵌入编码； 4. 训练数据集以及主成分系数； 5. 指纹编码以识别行为模式； 6. 用于将新数据映射到行为空间的代码； 7. 分析图形生成工具。