svm算法手写matlab代码机器学习 大家好， 我上传了我的机器学习在线课程作业，该课程由斯坦福大学的Andrew NJ教授教授。 所有代码都可以由MATLAB / Octave（4.4.0或更高版本）运行，并且为了提供有关每种练习的更多信息，需要准备一个文档文件。 最好先阅读一下并熟悉功能。 只需要运行以“ exNUM.m”命名的主函数，例如ex5.m 以下是每个练习的简要信息： HW1：线性回归。 在本练习中，我实现了线性回归方法，并看到了它在样本数据上的工作原理。 硬件2：逻辑回归。 在练习的第一部分，我建立了一个逻辑回归模型来预测学生是否被大学录取。 我使用线性决策边界对数据进行分类。 在练习的第二部分中，我实施了正则逻辑回归，以预测来自制造工厂的微芯片是否通过质量保证（QA）。 使用非线性决策边界和正则项。 HW3：神经网络的多类分类和实际使用。 在练习的第一部分中，我使用了逻辑回归的先前实现，并将其应用于“一对多”分类以识别手写数字（从0到9）。 最后，我获得了95％的训练集准确性。 在练习的下一部分中，我使用MPL神经网络库完成了先前的任务，令人惊讶的是准确性达到了97

os_fat32 操作系统实验遵循FAT32格式简单实现一个文件系统功能：可以挂载到本地

AoiAWD-轻量级EDR系统 AoiAWD是一个由Aodzip（安恒信息海特实验室模拟，HAC战队​​成员）维护的一个针对于CTF AWD模式的开源项目。在GNU AGPL-3.0许可下使用该项目和共享该项目的源码。 应用场景 在常见的AWD比赛中，选手通常拥有一台（或几个台）开放了SSH服务和过渡服务的“靶机”作为自己防御的阵地。 在实际比赛中，主办方经常会限制选手的SSH权限到一般用户/仅可管理过渡的权限。并且针对一些常见的通用防火墙脚本（通防脚本）进行样式检查。 AoiAWD是针对上述场景的限制和痛点设计的，组件之间基于套接字的通信技巧灵活部署，具有图形可视化界面。 ，可以绕过绝绝大部分检查脚本的行为检查。支持如下维度的行为捕获能力： Web输入输出数据捕获，输出流量修正改（没错，你可以动态替换掉输出的标志为任意字符串） PWN类过渡输入输出交互流量包捕获，当次运行时内存结构

音乐推荐系统 这是一种无监督的学习系统，可以分析多个用户的播放列表并为用户的特定播放列表提供建议。 该模型是基于用户对用户的推荐系统。 该项目考虑的数据集是音乐分析数据集FMA，并且下面的链接中提供了数据集文件的链接。 链接到数据集 设置项目 在项目文件夹中运行setup.py文件。 它下载必要的数据集文件。 可能需要一段时间，请不要担心:)。 如果要获取音乐文件，可以从上面的链接下载它们，也可以转到此搜索所需的歌曲。 要求 建议使用至少具有8GB RAM且Intel i5核心处理器或更高处理器的系统来运行该项目。 数据集描述 所考虑的数据集是一个音乐分析数据集，它不仅包含艺术家姓名，歌曲名称等常用属性，而且还考虑并分析了音乐属性（例如回声，每分钟节拍）以提供建议。 解决问题 数据集由四个csv文件组成，每个文件都描述歌曲的特征，例如元数据，特征等。每个文件均被单独清理，并基于公共密钥（

matlab非参数代码ASMC 论文“一种自适应滑模控制系统及其在实时混合仿真中的应用”的Matlab代码 案例 1：使用时变参数控制被控对象 运行 main_fun.m 案例 2：具有非参数模型错误的控制工厂 Run case2.m 案例 3 RTHS 基准测试 运行 Actuator_id.m 以绘制控制设备的原始模型和简化模型的频率响应。 运行 main_ANSMC.m 以获取控制系统的评估标准：NSMC 和 ASMC。 运行 main_PI.m 以获取控制系统的评估标准：PI。 运行 Elcentro_results.m 以绘制 El Centro 地震下的响应。 案例 3 中的注意事项： 滑模控制器需要指定物理子结构的位移、速度和加速度（均相对于地面）。 然而，基准问题的原始发布代码只给出了指定的位移。 在 F1_input_file.m 和 vRTHS_MDOF_SimRT.slx 中添加/修改并标记了从数值子结构获得指定速度和加速度的附加操作。 添加了饱和块以确保执行器力不超过 8900 N。 如果您有任何问题，请联系

AndroidChatTutorial 该存储库包含介绍的教程应用程序的源代码。 建筑 从Android Studio File - Open AndroidChatTutorial 依存关系 Android构建工具v25.0.2 Android设计支持库v25.3.1 Android App Compat库v25.3.1 ConstraintLayout v1.0.2

二摘代码MATLAB ATP-GTCC功能 该项目包含两个特征提取代码文件。 Acousticternarypatterns.m包含带注释的声学三元模式计算的matlab代码。 GTCC功能代码.m包含带有注释的GTCC功能计算的matlab代码。 如有任何疑问，请随时问我

计步器matlab代码感性_试验台 计步器 --更新 2/17/2016-- 引入了 LPF 引入了所有脚本的峰值搜索模块。 导入全部内容后，应用程序程序员很容易使用，如下所示： step = start_pedometer() step.get_pedometer_data() step.stop_pedometer() --更新 2/8/2016-- 将 step_counter.r2py 分离为 pedometer.r2py、pre_calibration.r2py、step_detection.r2py、steplib.r2py 和moving_average.r2py。 准备穿线。 完成作品：计步器未来计划：距离估计 该项目专注于基于 sensibility_testbed 的室内路径跟踪/定位。 通过对加速度计数据的分析，可以确定设备的不同携带方式（裤兜、上衣口袋或手持），并通过过零法正确检测步行步数。 通过引入预校准阶段、噪声水平阈值和移动平均滤波器来提高不同设备的精度。 ![alt text](/matlab code and figure/trouser_pocket

matlab代码csma 介绍 此代码模拟了工作在6 GHz以下频段的大多数802.11设备中包括的分布式协调功能（DCF）。 也就是说，采用载波侦听机制（即CSMA / CA）来检测信道可用性和后退（即指数窗口大小后退）以延迟传输并允许在未许可频段中进行公平的信道访问。 该项目的目的是实现基于DCF的Matlab媒体访问控制（MAC），并了解诸如争用该信道的节点数或存在外部干扰（即无执照频段中的LTE）之类的参数的影响WiFi性能。 该代码提供了以下指标： 信道繁忙率：由于其他正在进行的WiFi传输或外部干扰而感觉到信道繁忙的时间部分。 发送的数据包：使其通过通道但未发生冲突的数据包数量。 冲突：由于与其他WiFi节点冲突而需要重传的数据包数量。 数据包传输时间：WiFi节点访问信道并成功传输数据包而不与网络中任何其他节点发生冲突的平均时间（以毫秒为单位）。 部署方案设想在该区域中部署N个WiFi设备，所有这些设备都在其他所有人的范围内，并且未启用RTS / CTS机制。 也就是说，WiFi传输始终使传感机制检测网络中每个节点上的信道繁忙。 项目层次 该项目的组织如下： 数据（ /

MATLAB用拟合出的代码绘图统计混合模型I 介绍 该存储库包含用于反伽玛正态混合模型的MATLAB代码。 用于超临界流体的混合物模型应用的其他代码（对数正态-中型混合物，概率分类）将很快上载。 如果您使用这些代码进行发布，请引用以下文章之一。 [1] Yoon，TJ，Ha，MY，Lee，WB，＆Lee，Y.-W.。 （2017），超临界流体杂志，119，36-43。 [2] Yoon，TJ，Ha，MY，Lee，WB，＆Lee，Y.-W.。 （2017），超临界流体杂志，130，364-372。 如有任何疑问，请通过我的电子邮件或researchgate帐户与我联系。 电子邮件： 这些代码的具体信息如下。 invgampdf.m 内容描述 输入：样本值（ x ），算术平均值（ mu ）和标准偏差（ sigma ） 输出：反伽马分布的可能性（ y ） 该代码计算逆伽马分布的可能性。 逆Gamma分布的描述请参阅。逆Gamma分布的人口参数最初是形状参数和比例参数，但是出于实际目的，此代码以算术平均值和标准差作为输入参数编写。 您可以根据Wikipedia网页修改代码。 例子 此代码块绘制