
关于机器学习、度学习这些名词和概念,以前身边人就经常提和使用,主要围绕通信上做些信道估计什么的,因为之前也不做这块新余橡塑胶厂家,所以也没有去刻意了解。近没事,简单学习点。
先学习下MATLAB的机器学习工具箱里面学习两个函数,fitrgp和predict这两函数。其中fitrgp主要是用于拟斯过程回归模型,用贝叶斯断,给出预测值不确定差,也就是置信度区间。其中基本的语法是
gprmdl=fitrgp(X新余橡塑胶厂家,y,Name,Value)
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Name里面包含核函数'KernelFunction'新余橡塑胶厂家,而核函数里面又包含了指数函数等多种类型选项;另外就是核函数的参数'KernelParameters'设置,里面包含了函数差和长度尺度,用于函数的变化幅度和相关的衰减速度;还有数据标准化'Standard',用于将输入输出标准化,pvc管道管件胶还有其他些参数刻意自行对着程序查看。
[ypred,ysd,yint]=predit(gprMdl,X)
其中ypred表示佳估计值,ysd是预测标准差,yint代表置信区间。
用这两个函数简单仿真下,生成了个复杂的非平稳的函数,然后给出30个训练数据,训练数据中额外添加了测量误差,后把预测值和实际的放在块比较。
可以看出用这个回归模型可以做到插值和定程度的预测,接下来对模型里参数继续了解。
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