元细胞自动机模型代码matlab SWMM-2DCA 此代号命名为雨水管理模型二维元胞自动机 (SWMM-2DCA)，用于模拟城市排水系统与地表径流之间的洪水特性和流动相互作用。 代码是我的 MATLAB。 有关科学和技术信息，请参阅

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matlab多元参数非线性回归模型代码Coursera机器学习与实践 记录了的研究，但添加了一些加强学习的实践。 目录 第1周 介绍 Machine Learning definition ：如果某计算机程序在T上的性能（由P衡量）随着经验E的提高而提高，则该计算机程序可以从经验E中学习一些任务T和一些性能指标P。 Supervised learning ：“给出正确答案”，例如回归，分类... Unsupervised learning ：“未给出正确答案”，例如聚类，梯度下降... 一变量线性回归 Model representation Cost function Gradient Descent 线性代数复习 简单线性回归的Python实践 预测房屋价格 我们有以下数据集： 条目号 平方英尺 价格 1个 150 6450 2个 200 7450 3 250 8450 4 300 9450 5 350 11450 6 400 15450 7 600 18450 通过线性回归，我们知道我们必须在数据内找到线性，才能获得θ0和θ1。我们的假设方程式如下所示： 在哪里： hθ（x）是特

matlab多元参数非线性回归模型代码多输出高斯过程 多输出回归 在多输出回归（多目标，多变量或多响应回归）中，我们旨在预测多个实值输出变量。 一种简单的方法可能是使用单个输出回归模型的组合。 但是这种方法有一些缺点和局限性[]： 训练多个单输出模型需要很长时间。 每个单个输出模型都针对一个特定目标（而不是所有目标的组合）进行了培训和优化。 在许多情况下，目标之间具有很强的相互依赖性和相关性。 单个输出模型无法捕获此关系。 为了解决此缺点和局限性，我们寻求一种多输出回归方法，该方法不仅可以考虑输入因素与相应目标之间的关系，还可以考虑目标之间的关系，从而对多输出数据集进行建模。 已经针对多输出问题开发了几种回归方法。 单击此处，对这些方法进行详尽的回顾。 例如，多目标SVM或随机森林是最受欢​​迎的两种。 在这项研究中，我正在提出和实施一种使用高斯过程（GP）模型进行多输出回归的新技术。 单变量GP 首先让我们开始介绍单变量GP。 单变量GP在函数上定义了高斯分布，可用于非线性回归，分类，排名，偏好学习或有序回归。 与其他回归技术相比，单变量GP具有多个优点： 在受计算量大的数据集限制的

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matlab中的GM模型代码CTseg：脑部CT分割，标准化，颅骨剥离和总脑/颅内体积计算 概述 这是用于对计算机断层扫描（CT）脑部扫描进行分割和空间归一化的算法。 该模型是流行的统一分割例程（SPM12软件的一部分）的扩展，具有：改进的配准，高斯混合模型参数的先验知识，从MRI和CT（更多类）中学习的地图集。 这些改进导致了更强大的分割程序，该程序可以更好地处理具有大量噪声和/或较大形态变异性的图像（请参见上图）。 该算法可以产生以下的原始|经调制的空间分段： 灰质（GM） 白质（WM） 脑脊液（CSF） 骷髅头（骨） 软组织（ST） 背景（BG） 该实现是在MATLAB中完成的，并且取决于SPM12软件包（及其MB工具箱）。 如果您发现该代码很有用，请考虑引用“参考”部分中的出版物。 更多详细信息 CTseg的输入应作为NIfTI文件（ .nii ）提供。 所得组织分割的格式与SPM12分割例程的输出格式相同（ c* ， wc* ， mwc* ）。 归一化的分割（ wc* ， mwc* ）在MNI空间中。 默认情况下，将生成输入图像的不ss_骨的版本（将ss_前缀为原始文件名）。

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