Advertisement

MATLAB KS样本选择与数据划分

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文章介绍了如何在MATLAB环境中使用KS检验进行样本选择及数据集的合理划分方法，帮助读者掌握数据分析中的基础技能。 在使用MATLAB进行KS（Kolmogorov-Smirnov）检验挑选样本数据划分的过程中，可以利用统计工具箱中的相关函数来实现对不同组别之间的分布差异性分析，并据此选择出具有代表性的样本集。这种方法有助于提高模型训练和验证的准确性与效率，在数据分析领域有着广泛的应用价值。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB KS样本选择与数据划分
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB环境中使用KS检验进行样本选择及数据集的合理划分方法，帮助读者掌握数据分析中的基础技能。 在使用MATLAB进行KS（Kolmogorov-Smirnov）检验挑选样本数据划分的过程中，可以利用统计工具箱中的相关函数来实现对不同组别之间的分布差异性分析，并据此选择出具有代表性的样本集。这种方法有助于提高模型训练和验证的准确性与效率，在数据分析领域有着广泛的应用价值。
     
  • 数据样本划分选择.zip
    优质
    本资料包探讨了在机器学习和数据分析中如何有效进行数据样本的划分与选择策略，包括训练集、验证集及测试集的设计方法。 机器学习中的校正集和验证集的划分方法包括SPXY算法、KS算法以及RS算法。
     
  • 复杂样本数据的选择、加权与分析方法
    优质
    本研究聚焦于复杂样本数据处理技术，涵盖选择策略、权重分配及数据分析方法，旨在提高数据代表性和分析准确性。 在大规模调查研究中通常会采用复杂的随机抽样机制来选择样本。从这些样本得出的估计结果必须考虑到所使用的随机性原则。Samplics是一个Python软件包，它能够为复杂的设计提供一整套采样技术实现方案。 此软件包中的调查抽样技术被分为以下四个子模块： 1. 抽样：这一部分提供了多种随机选择方法用于从总体中抽取样本，并且还包含了一些计算所需样本量的程序。 2. 加权：该功能主要是为了调整样品权重，包括在分层后因无反应而调整重量、校准和归一化重量等操作。 除此之外，Samplics还包括复制与估计两个子包。其中复制用于Bootstrap（自助法）、BRR（二次再抽样）以及Jackknife（刀切法）等方法来生成重复样本；而估计则用来根据所选的采样设计提供相应的不确定性度量以帮助对目标参数进行准确评估。 以上就是Samplics的主要功能介绍。
     
  • 近红外光谱分析中的化学计量学与样本划分方法KS
    优质
    本研究探讨了近红外光谱分析中化学计量学的应用及其重要性，并引入了一种新的样本划分方法——KS法，以提升模型预测精度和稳定性。 内有完整准确的matlab程序文件2个及一个mat演示数据文件。两个matlab程序文件分别是原作者的程序和我本人修改后使用的版本，均可以直接调用函数使用。
     
  • MNMI.zip_样本选择与特征选择_基于近邻互信息的邻域特征选择方法
    优质
    本研究提出了一种基于近邻互信息的邻域特征选择方法（MNMI），通过优化样本和特征的选择，提升机器学习模型性能。 基于最近邻互信息特征选择算法，对每个样本取其最近邻作为邻域。
     
  • 数据库选择分析.docx
    优质
    本文档《数据库选择分析》旨在全面评估和比较不同类型的数据库系统，为项目选型提供决策依据。涵盖了关系型与非关系型数据库的特点、应用场景及优化策略等关键内容。 选择一款合适的SQL数据库对于每一个IT主管来说都是一项艰巨的任务，因为他们可选的产品很多。这既有好的一面也有不利的一面：选项增加意味着做出错误选择的概率也在增加。DBA必须谨慎对比每家厂商技术的优缺点，并通过衡量自身需求以便做出最佳选择。 在本次的技术手册中，我们将针对市场上的几款主流SQL数据库进行全方位的对比，并为读者提供如何进行需求分析方面的内容。 数据库选型是IT系统设计中的关键环节，尤其是SQL数据库，它们是企业数据管理的核心。当前市场上有多种类型的SQL数据库可供选择，每种都有其独特的特性和适用场景。 因此，在考虑数据库选型时，首先应明确业务需求：是否需要处理大规模数据？对事务处理的并发性有何要求？数据结构是否复杂，需要支持关系型模型还是非关系型模型？对于性能、扩展性、安全性以及成本等方面有哪些期望？ 以图数据库为例，虽然在整体数据库市场中占比较小，但其在特定领域的应用如社交网络分析、推荐系统和欺诈检测等表现出极高的潜力。Neo4j作为图数据库的领头羊，在业界享有盛誉，以其强大的图形建模能力和高性能著称。 另一款值得一提的是Microsoft Azure Cosmos DB，它是微软云服务的一部分，仅提供商业许可。Cosmos DB的优势在于其全球分布、多模式的数据存储和强大的一致性保证，适合需要跨地区、高可用性的应用程序。 Datastax Enterprise则是一款基于Apache Cassandra的分布式数据库，专为大规模数据处理和高并发场景设计，并只提供商业许可。对于需要高度可扩展性和容错性的企业来说，这可能是一个不错的选择。 除了图数据库之外，其他类型的数据库如Oracle（关系型）、Redis（键值存储）、MongoDB（文档）以及Elasticsearch（搜索引擎），都是各自领域的领导者。 在进行数据库选型时，性能测试是非常重要的一环。比如，在2018年发布的NoSQL性能基准测试中比较了包括MongoDB、PostgreSQL、OrientDB和Neo4j在内的多种数据库，帮助用户了解它们的实际工作负载表现。 选择合适的数据库不仅要看技术优势，还要考虑许可证类型、成本以及支持和服务等因素。对于初学者来说，选择市场上最受欢迎的数据库往往是较为安全的选择，因为这些数据库通常拥有成熟的社区支持和丰富的资源。然而，对于特定业务需求而言，则需要进行更细致的技术评估和试验以确保所选数据库能完美契合实际流程。 在做出决策时，了解数据库的运行环境、性能基准测试以及许可证规定都是非常关键的步骤。
     
  • 八选一数据选择器分析报告
    优质
    本报告深入剖析了八选一数据选择器的工作原理、应用领域及市场趋势，为相关技术研发与产品设计提供参考依据。 八选一数据选择器报告涵盖了Verilog HDL代码、输出值以及输出波形等内容，并包括了心得体会。
     
  • 光谱数据的变量选择与特征选择算法
    优质
    本研究探讨了光谱数据分析中的变量选择和特征选择算法，旨在提高模型预测精度，减少噪声影响，为化学计量学及机器学习领域提供新的视角和方法。 光谱的变量选择或特征选择算法用于从大量光谱数据中挑选出对模型构建最有价值的信息，以提高预测准确性和模型解释性。这些方法能够有效减少冗余和噪音信息的影响，优化计算资源利用，并有助于更好地理解复杂体系中的关键成分及其相互作用机制。
     
  • 将4选1数据选择器扩展至8选一数据选择器
    优质
    本项目旨在通过电路设计与逻辑优化，将现有的4选1数据选择器升级为具备更广泛应用前景的8选1数据选择器，以满足更多复杂场景的需求。 使用Multisim14软件将一个4选1数据选择器扩展为8选一数据选择器，并进行仿真操作。
     
  • Boss直聘数据集，助力数据分析与岗位选择
    优质
    本数据集来自Boss直聘，包含丰富的企业招聘信息，旨在帮助用户进行深度的数据分析和优化个人的职业规划及岗位选择。 数据集字段包括职位链接、职位名称、薪资、地区、经验学历要求、公司名称、公司简介、技术栈要求以及员工福利。