模式识别技术-非线性函数拟合问题-数据集训练(问题五)

上传者: 47979206 | 上传时间: 2022-12-10 16:27:19 | 文件大小: 231KB | 文件类型: RAR
数据集 hwlp5 data 中包含由非线性函数y=f(x)+n合成的数据,其中n 为加性噪声。请你研究多项式函数能在多大程度上可以用来表示这个关系。 (1)随机选择n=10个数据点作为训练数据,其余数据点用作测试样本。建 立一阶多项式模型(例如,y=ax+b,提示:在 MATLAB 中,使用命令 polyfit)。 以测试样本对测试样本的形式,绘制模型输出。计算模型的均方误差(MSE,模 型预测值与正确输出值之间的平方误差平均值)。 (2)对于 2-10 阶多项式,重复做(1)。 (3)重复做(1)和(2)各 100 次,估计每一阶多项式重复 100 次的平均 MSE。 绘制log(MSE)(即对数尺度的 MSE)与多项式阶数的关系图。 (4)对训练集大小为n={15,20,25,50,100,200},重复做(1)-(3)。 (5) 讨论模型的log(MSE)随多项式阶数和用于训练模型的样本数如何变化。 讨论你的结果。 ================================================================================

文件下载

资源详情

[{"title":"( 9 个子文件 231KB ) 模式识别技术-非线性函数拟合问题-数据集训练(问题五)","children":[{"title":"PatternRecognizeHW1Problem_5","children":[{"title":"Ignore.asv <span style='color:#111;'> 197B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"RandomDataTest.mat <span style='color:#111;'> 51.05KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"New_n_Repeat_1_3.m <span style='color:#111;'> 2.34KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"New_n_Repeat_1_3.mat <span style='color:#111;'> 96.14KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Repeat_1__2_100.m <span style='color:#111;'> 1.82KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Repeat_1__2_100.mat <span style='color:#111;'> 80.25KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"For_2_10_Repeat.m <span style='color:#111;'> 807B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"RandomDataTest.m <span style='color:#111;'> 668B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Ignore.m <span style='color:#111;'> 197B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明