文件名称：matlab精度检验代码-Fluoranthene_Detection:荧蒽检测
文件大小：10.23MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 21:11:11
系统开源
matlab精度检验代码荧蒽检测 UBC Okanagan-ENGR 518应用机器学习，第7组潘一凡，张一饶，马振宇，王旭飞 要求 Python版本 numpy pandas matplotlib Matlab版本 Null 有关项目的详细信息，请检查pdf文件。 数据集预处理 训练数据集包含336个数据点，其中包含29 * 111列。 测试数据集包含200个数据点，其中包含29 * 111列。 为了方便和计算效率，我们通过计算平均值将每111列汇总为1列。 此外，我们将新列设置为ground truth label ，该ground truth label是通过检查第一列的值是否大于或小于0.5（小于0.5则为0 / -1，大于0.5则为1）产生的。 有关数据集的详细信息，请检查pdf文件。 机器学习模型 由于该项目是2类分类问题，因此我们使用linear regression model对数据点进行分类。 我们实现了Sigmoid激活功能。 我们实现softmax成本函数和cross-entropy成本函数。 我们实现gradient descent和Newton's metho
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Fluoranthene_Detection-main
----Otonabee_Fluoranthene_training.csv(12.27MB)
----cost_function_curve.jpg(297KB)
----data_process_softmax.py(3KB)
----LinearTwoClassClassifier_softmax.py(3KB)
----cost function curve_softmax.png(16KB)
----Linear_TwoClass_Classifier.m(3KB)
----costFunctionCurve_Matlab.jpg(23KB)
----plot_confusion_matrix.py(2KB)
----Fluoranthene_detection.pdf(701KB)
----data_process.py(2KB)
----cm_Matlab.jpg(34KB)
----cm_softmax.png(10KB)
----LinearTwoClassClassifier.py(3KB)
----Otonabee_Fluoranthene_test.csv(7.3MB)
----cm.jpg(96KB)
----Newton_Method.py(3KB)
----README.md(2KB)