差点被骗的案子

杭州今天有位父亲接到几个电话,说道他儿子在学校住院了,危在旦夕,要拿5W快钱去救,没钱就不救,那个父亲喝酒中接到电话直接开车过去了,在半路上帮交警抓到了,后来才知道儿子在学校居然没事,哎,现在人啊,不想说了,哼哼哼,,,
### 高斯过程回归与决策树的 MATLAB 实现 #### 高斯过程回归 (Gaussian Process Regression) 高斯过程回归是一种基于概率论的非参数回归方法,能够通过对数据分布进行建模并预测未知点的输出。以下是使用 GPML 工具箱实现 GPR 的 MATLAB 示例代码[^1]: ```matlab % 加载GPML工具箱中的必要函数 addpath('gpml'); % 数据准备 X = [1; 2; 3; 4]; % 输入特征 y = sin(X); % 输出目标 % 定义协方差核函数及其超参数 covfunc = @covSEiso; likfunc = @likGauss; hyp.cov = log([1; 1]); % 协方差函数初始超参数 hyp.lik = log(0.1); % 噪声水平初始值 % 训练模型 hyp = minimize(hyp, @gp, -100, @infExact, [], covfunc, likfunc, X, y); % 测试阶段 xtest = linspace(-1, 5, 100)'; [mu, s2] = gp(hyp, @infExact, [], covfunc, likfunc, X, y, xtest); std_f = sqrt(s2); % 可视化结果 figure; plot(xtest, mu, 'b-', 'LineWidth', 2); hold on; fill([xtest; flipud(xtest)], ... [mu+2*std_f; flipud(mu-2*std_f)], ... [0.8 0.8 1], 'EdgeColor', 'none'); plot(X, y, 'ro'); legend('Mean prediction', 'Confidence interval', 'Training data'); xlabel('Input X'), ylabel('Output Y'); title('Gaussian Process Regression Prediction'); ``` 上述代码展示了如何加载 GPML 工具箱、定义核函数以及训练和测试 GPR 模型的过程。 --- #### 决策树模型在 MATLAB 中的应用 MATLAB 提供了内置函数 `fitctree` 和 `predict` 来构建分类决策树模型。以下是一个简单的例子,展示如何创建一个二元分类器并评估其性能[^2]: ```matlab % 创建样本数据集 data = randn(100, 2); % 特征矩阵 labels = sum(data.^2, 2) < 1; % 类别标签(布尔值) % 构建决策树模型 treeModel = fitctree(data, labels); % 绘制决策树结构 view(treeModel, 'Mode', 'graph'); % 使用新数据进行预测 newData = [-0.5, -0.5]; predictedLabel = predict(treeModel, newData); disp(['Predicted label for new point (-0.5,-0.5): ', num2str(predictedLabel)]); ``` 此代码片段演示了如何生成随机数据集、拟合决策树模型,并可视化该模型的结果。 --- #### MATLAB 资源下载建议 对于更多高级功能或特定领域应用,可以通过以下方式获取 MATLAB 示例代码: 1. **MathWorks 官方文档**: MathWorks 是 MATLAB 的官方开发者网站,提供了丰富的教程和示例代码库。 2. **File Exchange 平台**: 用户可以在 File Exchange 上搜索其他开发者的贡献文件,例如针对 GPR 或决策树的具体实现。 3. **学术论文附带资源**: 如果某些算法有对应的科研成果发表,则可能随论文发布开源代码作为补充材料。 ---
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