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霍特林模型的Matlab代码,来自KamilKandzia的GitHub个人资料配置文件。

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简介:
霍特林模型的MATLAB代码,您好!我叫Kamil,目前在波兰一家领先的金融机构担任职务。在本科阶段的学习过程中,我深刻地认识到自己不仅仅希望从事工厂内自动化控制工程师的工作。为了我的学士论文——“生物医学数据处理算法与结构的比较”——,我利用MATLAB开发了一个包含图形用户界面的应用程序。该应用集成了多种统计功能,这让我体会到了处理大规模数据文件的乐趣。我的大学随后开设了一门全新的“数据科学”课程,采用英语授课,因此我选择将其作为攻读硕士学位的方向。在这一课程的学习中,我系统地掌握了关于统计分析、数据处理与图像分析、分类器、大数据环境以及数据可视化等方面的知识。在我的学习期间,我还完成了并发布了一些个人项目。其中一些项目并非在校期间完成的,但都与数据科学研究领域紧密相关。我具备Python、商业智能、机器学习/人工智能、Hadoop、SQL等技能。此外,我还持有专业ScrumMaster (PSM-1) 认证以及微软认证:数据分析师助理(DA-100:使用Microsoft Power BI 分析数据)。以下是我的一些具体项目:一个网站的设计旨在提供全面的数据分析功能,尤其侧重于对特定NFZ分支机构数据的深入研究和探索。

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客服
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  • MATLAB - KamilKandziaGitHub
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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。
  • 复杂网络SIRMATLAB - medha7575:GitHub主页
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    该GitHub页面展示了medha7575开发的复杂网络SIR(易感-感染-恢复)模型的MATLAB实现,适用于流行病传播模拟研究。 我是Medha博士,在多伦多大学担任学者职务,专注于计算系统建模的研究工作。我热衷于在数据科学或业务分析项目上与他人合作。 在我的学术背景中,我拥有控制和仪器工程硕士学位以及电气工程学士学位。作为一名快速学习者,具备出色的分析能力,并能解决复杂的问题及处理大数据集。我在MATLAB和Python环境中为生物系统开发了多种计算预测模型,并设计用于图像分析的新特征公式。此外,在指导方面,我也积累了丰富的经验,曾培养多名具有生物学或物理学背景的本科生。 在企业数据管理领域中,我拥有超过3年的实践经验,曾在C、COBOL等编程语言下为企业大型机系统的银行解决方案应用提供核心支持服务。 我的技能包括:简化复杂数据向不同背景观众进行解释的能力;通过五年的助教经验培养出的指导能力;解决研究及企业环境中遇到问题的战略思考和解决问题技巧;编码、建模以及数据管理方面的超过7年的工作经历,撰写多篇论文并准备公司文件的专业写作能力和文档编制技能。同时,在过去十年间也积累了丰富的团队合作经验和协作精神。 我曾与多家机构合作过:包括加拿大著名的高等学府——多伦多大学(研究+学术),还有印度顶尖的工程院校之一——孟买印度理工学院(研究+学术)。
  • GitHub主页所需
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    本文将介绍如何在GitHub上配置个性化主页,包括所需的Markdown文件、自定义CSS样式表等关键步骤和技巧。 配置GitHub个人主页所需的文件,请参考相关博文的详细介绍。
  • MATLAB-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} }
  • IMODE源GitHub
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    这段简介可以描述为:“IMODE源代码”是发布在GitHub上的一个开源项目。它包含了实现IMODE功能所需的所有原始代码文件和资源,便于开发者学习、修改与二次开发。 IMODE(Individual Mode Estimation)是一种基于差分进化算法(Differential Evolution Algorithm, DE)的个体行为模式估计工具。这个开源项目在GitHub上发布,为研究者和开发者提供了一种理解和实现个体行为模式分析的方法。IT领域的技术进步得益于源代码的分享与开放,IMODE的这一特性使得更多人能够学习、改进或在其基础上开发新的应用。 差分进化算法(DE)是一种全局优化方法,在解决多模态优化问题时表现出色。它通过选择、交叉和变异等迭代操作来搜索可能的解决方案空间以寻找最优解。由于其简单性、鲁棒性和对大规模问题的良好适应性,DE在工程优化及机器学习参数调优等领域得到了广泛应用。 IMODE的主要目标是识别个体行为模式,在数据科学、社会学、心理学等多个学科领域具有重要意义。例如,通过分析个人的移动轨迹和消费习惯等数据可以揭示人们的日常行为规律,并为市场分析、城市规划以及健康管理提供支持。 在IMODE源代码中,我们可以看到以下几个关键部分: 1. **数据处理模块**:这部分可能包括了清洗、预处理及格式转换等功能以确保输入的数据适合进行行为模式分析。 2. **差分进化算法实现**:这是IMODE的核心所在,涵盖DE的基本操作如种群初始化、差异向量生成、交叉和变异等,并设计适应度函数和目标函数优化策略。 3. **模式识别算法**:可能使用聚类或时间序列分析等特定的模式识别技术来从大量数据中提取有意义的行为模式。 4. **结果可视化功能**:源代码还包括将分析成果以图表等形式展示的功能,便于用户理解。 5. **参数调整与优化机制**:DE算法通常包含多种可调参数如种群大小、交叉概率和变异因子等。IMODE可能提供一些自动或手动的调整方法来改善性能。 6. **接口设计**:为了方便与其他系统集成,IMODE可能会提供API接口允许用户通过编程方式访问其功能。 7. **测试与验证机制**:源代码中应包括用于确保算法正确性和稳定性的测试用例和验证方案。 学习研究IMODE的源代码不仅有助于深入了解差分进化算法的实际应用,还能提升个体行为模式分析的专业知识。对于希望进入相关领域开发工作的程序员来说,这是一个很好的平台;通过阅读与修改代码可以提高编程技能及问题解决能力。
  • GitHubMCFS征选择算法
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    MCFS是一种源自GitHub的高效特征选择算法,专门针对大规模机器学习数据集设计,能显著提升模型性能和计算效率。 在许多数据分析任务中,经常会遇到非常高维度的数据集。特征选择技术旨在从原始特征集中找到相关的子集,从而促进聚类、分类和检索操作的进行。特征选择问题本质上是一个组合优化问题,并且计算成本较高。传统的方法通过基于每个单独特征的某些评分来选取排名靠前的若干个特征来解决这个问题。这些方法忽略了不同特征之间的可能相关性,因此无法产生最优的特征子集。 受到最近关于流形学习和L1-正则化模型在子集选择方面的发展启发,我们提出了一种新的方法——多簇/类特征选择(MCFS),用于进行特征选择。具体来说,在这种新方法中,我们将选取那些能够最好地保留数据的多簇/类结构的特征。 相应的优化问题可以通过稀疏特征值问题和L1-正则化最小二乘法高效解决。值得注意的是,MCFS可以应用于监督、非监督以及半监督的情况。 如果发现这些算法有用,请引用以下文献: Deng Cai, Chiyuan Zhang, Xiaofei He,无监督多簇数据特征选择, 第十六届ACM SIGKDD知识发现与数据挖掘会议(KDD10),2010年7月。 Xiaofei He, Deng Cai和Partha Niyogi,Laplacian Score用于特征选择”,神经信息处理系统进展第18卷(NIPS05),加拿大温哥华,2005。
  • 优质
    《个人资料文件》是一份记录个人信息和经历的重要文档,包含教育背景、工作经历、技能特长等,是自我介绍与职业发展的关键工具。 好的,请提供需要我处理的文字内容,我会按照你的要求进行重写。
  • Zemax
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    本资料文件提供了基于Zemax软件的人眼光学模型设计与分析资源,涵盖眼球结构、视觉系统特性等内容,适用于光学工程和眼科研究。 使用Zemax光学设计软件创建的人眼模型,在不同的视场下进行设计。
  • relax源GitHub
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    relax 是一个开源项目,其源代码托管于 GitHub。该项目旨在提供一种简便、高效的方式来帮助开发者简化工作流程或解决问题。 重要提示:Relax 尚未准备好投入生产环境,请关注即将发布的版本。资助我们的工作并帮助我们打造最佳的开源 CMS,成为我们的 Patreon 支持者吧!Relax 是一个基于 React 和 Node.js 的强大新一代内容管理系统,旨在以更好的方式构建网站。它具有基于组件的实时页面生成器和一种智能且简便的数据动态绑定方法。目前我们正在努力发布 beta 版本,预计将于 2016 年初推出。如果您希望在此期间合作或有任何想法,请加入我们的 Relax Slack 社区。
  • OpenCV脸识别全部
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    本资源包含使用OpenCV进行人脸识别所需的所有配置文件和参数设置,适用于希望深入研究或快速实现人脸检测与识别功能的研究者及开发者。 OpenCV模型的所有配置文件包括一系列用于初始化、设置参数以及调整模型行为的文件。这些配置文件对于确保模型在不同环境下的稳定运行至关重要。它们通常涵盖了从基本参数设定到高级优化选项的各种需求,使开发者能够灵活地定制和调试他们的计算机视觉应用。