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提供 LASSO 的简易 MATLAB 示例代码及通用函数 - matl...

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简介:
该函数会生成一个简化的测试数据集,并随后调用通用的函数来运行 LASSO(最小绝对收缩和选择运算符)。 为了便于理解,以下提供了一些极其基础的示例代码,旨在演示 LASSO 的应用。 这些代码的灵感来源于来自 mathworks 网站以及 MATLAB 官方文档中的内容。

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客服
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  • LASSO 执行 MATLAB
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    本资源提供了使用MATLAB进行LASSO回归分析的简便代码和通用函数示例,适合需要快速上手或深入研究该方法的研究人员与工程师。 下面是一些简单的示例代码,用于生成一个测试数据集并调用通用函数来执行 LASSO(最小绝对收缩和选择运算符)。这些代码基于来自 mathworks 网站和 MATLAB 文档的内容编写。
  • SIMULINK中使S
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    本示例介绍在Simulink环境中利用S函数创建自定义模块的方法,适合初学者快速上手。通过具体实例展示如何编写和集成C/MATLAB S-Function代码。 在Simulink中使用S函数设计一个连续系统的实例,并且程序包含详细的注释以便于理解(请确保运行前设置初始值)。这对于初学者来说非常合适。提醒一下,运行之前记得设定初值。
  • 几个MATLAB
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    本资源提供了一些基础而实用的MATLAB编程案例,旨在帮助初学者快速上手编写简单的程序。通过这些例子,读者可以学习到基本语法、数据结构以及常用函数的应用。 一些简单的MATLAB实现可以帮助大家熟悉这款软件。
  • MySQL COALESCE
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    本文介绍了MySQL中的COALESCE函数及其应用方法,并通过具体代码实例展示了如何使用该函数来处理NULL值和进行条件判断。 MySQL中的COALESCE函数是一个非常实用的SQL运算符,它允许你在处理可能包含NULL值的列时提供一种优雅的解决方案。这个函数的主要作用是返回一系列表达式中的第一个非NULL值。如果所有表达式都为NULL,那么COALESCE将返回NULL。 ### COALESCE函数的基本语法 ```sql COALESCE(expression_1, expression_2, ..., expression_n) ``` 这里的`expression_1`, `expression_2`, ..., `expression_n`是你想要检查的表达式列表。每个表达式可以是任何有效的SQL表达式,例如字段名、常量、计算结果等。COALESCE会从左到右依次检查这些表达式的值,一旦找到非NULL的值,就立即返回该值,不再继续检查后面的表达式。 ### 示例代码 让我们通过几个示例来理解COALESCE的工作原理: 1. 当所有表达式都不为NULL时: ```sql SELECT COALESCE (1, 2, 3, 4) as number; ``` 此查询将返回`1`,因为这是提供的表达式列表中的第一个非NULL值。 2. 当第一个表达式为NULL,但后续有非NULL值时: ```sql SELECT COALESCE (NULL, 2, 3, 4) as number; ``` 此查询将返回`2`,因为它是第一个非NULL的表达式。 3. 当所有表达式都为NULL时: ```sql SELECT COALESCE (NULL, NULL, 3, 4) as number; ``` 在这种情况下,由于没有非NULL的表达式,查询将返回NULL。 ### 应用场景 - **填充NULL值**:在报表或数据分析中,有时我们需要将NULL值替换为某个默认值,如0或空字符串。COALESCE可以帮助我们实现这一点。 - **联合查询**:在合并多个表的数据时,如果某些字段可能在某些表中不存在(导致NULL),COALESCE可以帮助你选择一个可用的值。 - **条件逻辑**:在复杂的SQL查询中,COALESCE可以用作条件逻辑的一部分,帮助确定应返回哪个值。 - **数据库设计**:在数据库设计中,如果你有一个可选的关联字段,COALESCE可用于提供一个默认值,而不是显示NULL。 ### 实际应用例子 假设我们有一个`employees`表,其中`salary`字段可能为空: ```sql CREATE TABLE employees ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), salary DECIMAL(10,2) ); INSERT INTO employees (name, salary) VALUES (John Doe, 50000); INSERT INTO employees (name) VALUES (Jane Smith); -- Salary is NULL ``` 要获取所有员工的薪水,即使有的员工未指定薪水,也可以使用COALESCE将其替换为默认值,如0: ```sql SELECT name, COALESCE(salary, 0) AS adjusted_salary FROM employees; ``` 这将返回`John Doe`的薪水为50000,而`Jane Smith`的薪水为0。 MySQL的COALESCE函数是处理NULL值的强大工具,尤其在数据处理和查询时,能确保你始终得到期望的非NULL结果,避免因NULL值带来的困扰。了解和熟练掌握这一函数,对于提升SQL编程的效率和质量大有裨益。
  • MATLABSLAM-EKFSLAM:EKFSLAM
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    本项目提供了一个简易的EKF-SLAM(扩展卡尔曼滤波同时定位与地图构建)示例代码,使用MATLAB实现。适合初学者学习理解EKF-SLAM算法原理和应用。 MATLAB中的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)代码主要用于实现机器人或自主系统在未知环境中同时进行定位和地图构建的功能。这类代码通常包括传感器数据处理、滤波算法应用以及路径规划等关键部分,旨在提高系统的自主性和适应性。 对于初学者来说,理解和编写MATLAB的SLAM代码可能需要一些基础性的知识准备,例如熟悉机器人学的基本原理、掌握概率论与统计方法的应用技巧,还有就是对编程语言本身的熟练运用。此外,在研究和开发过程中,参考相关的学术论文和技术文档也是十分必要的。 在实际应用中,开发者可以根据具体需求选择合适的算法框架(如EKF SLAM, FastSLAM等),并在此基础上进行适当的优化或创新以满足特定场景下的性能要求。
  • 预测控制MATLAB-PFC_JY.m
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    本资源提供预测函数控制(PFC)的示例及其在MATLAB中的实现代码。通过文件PFC_JY.m,用户可以深入理解PFC的工作原理,并应用于实际控制系统中。 本段落介绍了如何使用预测函数控制(PFC)进行过程控制,并以水箱液位控制为例进行了演示。提供了MATLAB源程序文件PFC_JY.m,希望能对大家有所帮助。
  • MQTT
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    本示例提供了一个简单的MQTT协议实现方案,包含基本的发布和订阅功能,适用于初学者快速上手学习。 MQTT(消息队列遥测传输)是由IBM开发的一种即时通讯协议,有可能成为物联网的重要组成部分。该协议支持所有平台,并且几乎可以将所有联网物品与外部连接起来。它被用作传感器和执行器的通信协议,例如通过Twitter使房屋实现网络互联。
  • Matlab复杂 - coins_counter: 算法过图像计硬币
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    本项目展示了一个使用MATLAB开发的简易算法,能够从图片中识别并统计不同种类的硬币数量。通过处理图像数据,实现了自动化硬币计数功能,为用户提供了便捷实用的技术解决方案。 基于Matlab和机器视觉的硬币计数系统(Coins Counter)描述了如何通过手机拍摄的一堆硬币图片(详见coin_images文件夹内的示例图片),利用机器视觉技术统计各面值硬币的数量及总价值。此版本不包含图形用户界面。 项目目录结构如下: - coins_counter - coin_images:存放测试用的样例图片。 - 1.jpg: 样例图片之一 - 2.jpg: 样例图片之二 - ... - 6.jpg: 样例图片之六 - process_standalone.m: 可直接运行的独立代码,无需用户界面。 - result.png:程序执行过程中产生的中间结果展示(实际运行时不生成此文件)。 **运行方式** - 编程环境要求:Matlab R2016a 或更新版本均可使用本代码。 - 打开 Matlab 软件后,直接运行 process_standalone.m 文件即可开始处理和统计硬币信息。
  • C#中使Sqlite
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    本教程提供了一个简单的C#项目实例,演示了如何在Windows Forms应用中集成和操作SQLite数据库,适合初学者快速上手。 C# 使用SQLite的简单例子:数据库文件位于Release文件夹内。此示例可以直接使用,仅供参考。
  • MATLABpinv-R1: [R]
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    本示例演示如何在MATLAB中使用pinv函数计算矩阵的摩尔-彭若斯广义逆,并探讨其应用和注意事项。 在Matlab中的pinv代码实现过程中涉及到以下几点: - 在SimpleWalker上使用S〜AC(根据Wouter的论文)以及LWR(第三C节)的实施。 - 尝试将摆锤与LWR~AC相结合,并同样地尝试将其应用到SimpleWalker上。 需要做的是: - 解耦每个控制步骤中的规划步数和每条计划情节中的步数,跟踪最后一个模型观察并从该点开始。 - 注意边界问题:0和2PI的值相同! - 测试模型准确性。对于RMSE模型,请尝试不同的Alpha值(例如常规Alpha的1/10)。 - 不要在模型中使用ET,并且需要持续利用由模型生成的状态转移,直到预测出相同的轨迹为止。一旦开始预测不同模式,则应清除当前状态并重新启动。 关于如何利用过去的经验建立新的模型: - 使用该模型产生样本数据,并用这些新产生的数据来更新演员/评论家。 - 演员、评论家和模特是相互关联的,因此为了最佳地更新它们,需要综合考虑所有三个部分的信息。 此外,在编码创建者中更改Pinv使用方法(胆固醇),并尝试使用2014版Matlab进行实验。参考文献包括免费学习率强化学习以及Grundmann关于PAC的相关研究和Degris的工作。