[mean_Xtr_PCA, V] = do_pca(Xtr); Xtr = bsxfun(@minus, Xtr, mean_Xtr_PCA); Xte = bsxfun(@minus, Xte, mean_Xtr_PCA);

时间: 2024-04-12 07:34:25 浏览: 190
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XTR115典型电路 XTR115典型电路

这段代码用于进行PCA降维的预处理步骤。 1. 调用`do_pca`函数对训练数据集`Xtr`进行PCA降维，并返回降维后的结果`mean_Xtr_PCA`和变换矩阵`V`。 2. 使用`bsxfun`函数，将训练数据集`Xtr`和测试数据集`Xte`减去训练数据集的平均值`mean_Xtr_PCA`。这是为了使数据集的均值为零。 通过这些预处理步骤，可以将数据集进行PCA降维，并对数据进行中心化处理，以提高后续处理的效果。
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%% Starting of EXEM training [mean_Xtr_PCA, V] = do_pca(Xtr); Xtr = bsxfun(@minus, Xtr, mean_Xtr_PCA); Xte = bsxfun(@minus, Xte, mean_Xtr_PCA); % SVR kernel Ker_S = [(1 : length(label_S))', exp(-gamma * pdist2_fast(Sig_S, Sig_S) .^ 2)]; Ker_U = [(1 : length(label_U))', exp(-gamma * pdist2_fast(Sig_U, Sig_S) .^ 2)]; % PCA projection mapped_Xtr = Xtr * V(:, 1 : pca_d); mapped_Xte = Xte * V(:, 1 : pca_d); [mean_Xtr, std_Xtr] = compute_class_stat(Ytr, mapped_Xtr); avg_std_Xtr = mean(std_Xtr, 1); mean_S_rec = zeros(size(Sig_S, 1), pca_d); mean_U_rec = zeros(size(Sig_U, 1), pca_d); mean_U = zeros(size(Sig_U, 1), pca_d); regressors = cell(1, pca_d);

首先，使用函数 do_pca 对 Xtr 进行主成分分析（PCA），得到均值 mean_Xtr_PCA 和变换矩阵 V。然后，使用 bsxfun 函数对 Xtr 和 Xte 进行均值归一化，减去 mean_Xtr_PCA。 接下来，构建 SVR（Support Vector ...

% PCA projection mapped_Xtr = Xtr * V(:, 1 : pca_d); mapped_Xte = Xte * V(:, 1 : pca_d); [mean_Xtr, std_Xtr] = compute_class_stat(Ytr, mapped_Xtr); avg_std_Xtr = mean(std_Xtr, 1);

1. 将训练数据集Xtr与PCA变换矩阵V的前pca_d个特征向量相乘，得到经过PCA投影后的训练数据集mapped_Xtr。 2. 将测试数据集Xte与PCA变换矩阵V的前pca_d个特征向量相乘，得到经过PCA投影后的测试数据集...

function [score_S_eu, score_U_eu, score_S_seu, score_U_seu, score_S_orig_eu, score_S_orig_seu]... = test_EXEM_GZSL(X, mean_S, mean_S_rec, mean_U_rec, std_Xtr) % Prediction accuracy score_S_eu = test_NN_euclidean(X, mean_S_rec); score_U_eu = test_NN_euclidean(X, mean_U_rec); score_S_seu = test_NN_std_euclidean(X, mean_S_rec, std_Xtr); score_U_seu = test_NN_std_euclidean(X, mean_U_rec, std_Xtr); score_S_orig_eu = test_NN_euclidean(X, mean_S); score_S_orig_seu = test_NN_std_euclidean(X, mean_S, std_Xtr); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Loss or Accuracy %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function score = test_NN_euclidean(X, mean_X) score = -pdist2_fast(X, mean_X); end function score = test_NN_std_euclidean(X, mean_X, std_X) score = -pdist2_fast(bsxfun(@rdivide, X, std_X), bsxfun(@rdivide, mean_X, std_X)); end

同时，调用 test_NN_std_euclidean 函数，将输入样本 X、已知类别样本的原始特征表示 mean_S 和训练集的标准差 std_Xtr 作为参数，计算它们之间的标准化欧氏距离得分，并将结果保存在 score_S_orig_seu 中。...

% SVR learning and testing regressors{j} = svmtrain(mean_Xtr(:, j), Ker_tr, ['-s 4 -t 4 -c ' num2str(C) ' -n ' num2str(nu) ' -m 10000']); mean_Xtr_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xtr(:, j), Ker_tr, regressors{j}); mean_Xte_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xte(:, j), Ker_te, regressors{j}); end [dis_eu, dis_seu, acc_eu, acc_seu] = test_EXEM(mapped_Xte, Yte, mean_Xte_rec, avg_std_Xtr); disp([dis_eu, dis_seu, acc_eu, acc_seu]); attr2 = zeros(size(attr2, 1), pca_d); attr2(unique(Ytr), :) = mean_Xtr_rec; attr2(unique(Yte), :) = mean_Xte_rec;

训练完成后，将训练数据集的j列重新预测得到mean_Xtr_rec(:, j)，并将测试数据集的j列预测得到mean_Xte_rec(:, j)。 2. 在循环结束后，调用test_EXEM函数，将映射后的测试数据集mapped_Xte、测试数据集...
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[dis_eu, dis_seu, acc_eu, acc_seu] = test_EXEM(mapped_Xte, Yte, mean_Xte_rec, avg_std_Xtr); disp([dis_eu, dis_seu, acc_eu, acc_seu]); attr2 = zeros(size(attr2, 1), pca_d); attr2(unique(Ytr), :) = mean_Xtr_rec; attr2(unique(Yte), :) = mean_Xte_rec;

然后，使用unique(Ytr)和unique(Yte)来获取训练数据集和测试数据集的唯一类别，将mean_Xtr_rec和mean_Xte_rec放入attr2矩阵的相应位置，以对应类别进行记录。 这段代码的作用是调用函数计算欧氏距离、...

% SVR learning and testing regressors{j} = svmtrain(mean_Xtr(:, j), Ker_S, ['-s 4 -t 4 -c ' num2str(C) ' -n ' num2str(nu) ' -m 10000']); mean_S_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xtr(:, j), Ker_S, regressors{j}); mean_U_rec(:, j) = svmpredict(mean_U(:, j), Ker_U, regressors{j});

接下来，使用 svmpredict 函数利用训练好的回归器 regressors{j} 对 mean_Xtr 的第 j 列数据进行预测，并将预测结果保存在 mean_S_rec 的第 j 列中。同样地，对 mean_U 的第 j 列数据进行预测，并将结果保存在 mean_...

[score_S_eu, score_U_eu, score_S_seu, score_U_seu, ~, ~]... = test_EXEM_GZSL(mapped_Xte, mean_Xtr, mean_S_rec, mean_U_rec, avg_std_Xtr); [acc_eu, auc_record_eu, ~, HM_eu, ~] = Compute_AUSUC(score_S_eu, score_U_eu, Yte, label_S, label_U, fixed_bias); [acc_seu, auc_record_seu, ~, HM_seu, ~] = Compute_AUSUC(score_S_seu, score_U_seu, Yte, label_S, label_U, fixed_bias); disp([acc_eu, HM_eu]); disp([acc_seu, HM_seu]); attr2 = zeros(size(attr2, 1), pca_d); attr2(label_S, :) = mean_S_rec; attr2(label_U, :) = mean_U_rec;

首先，调用 test_EXEM_GZSL 函数，将 mapped_Xte、mean_Xtr、mean_S_rec、mean_U_rec 和 avg_std_Xtr 作为输入参数，得到 score_S_eu、score_U_eu、score_S_seu 和 score_U_seu。这些分数表示已知类别和未知类别样本...

import pickle import numpy as np import os # from scipy.misc import imread def load_CIFAR_batch(filename): with open(filename, 'rb') as f: datadict = pickle.load(f, encoding='bytes') X = datadict[b'data'] Y = datadict[b'labels'] X = X.reshape(10000, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1).astype("float") Y = np.array(Y) return X, Y def load_CIFAR10(ROOT): xs = [] ys = [] for b in range(1, 2): f = os.path.join(ROOT, 'data_batch_%d' % (b,)) X, Y = load_CIFAR_batch(f) xs.append(X) ys.append(Y) Xtr = np.concatenate(xs) Ytr = np.concatenate(ys) del X, Y Xte, Yte = load_CIFAR_batch(os.path.join(ROOT, 'test_batch')) return Xtr, Ytr, Xte, Yte def get_CIFAR10_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): cifar10_dir = r'D:\daima\cifar-10-python\cifar-10-batches-py' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, } def load_models(models_dir): models = {} for model_file in os.listdir(models_dir): with open(os.path.join(models_dir, model_file), 'rb') as f: try: models[model_file] = pickle.load(f)['model'] except pickle.UnpicklingError: continue return models这是一个加载cifar10数据集的函数，如何修改使其能加载mnist数据集，不使用TensorFlow

可以使用以下代码加载MNIST数据集： import gzip import os import pickle import numpy as np def load_mnist(path, kind='train'): labels_path = os.path.join(path, '%s-labels-idx1-ubyte.gz' % kind) ...

acc_val = zeros(length(opt.lambda), length(opt.Sim_scale)); for i = 1 : length(opt.lambda) load(['../SynC_CV_classifiers/SynC_fast_' opt.loss_type '_classCV_' dataset '_split' num2str(opt.ind_split) '_' feature_name '_' norm_method '_' Sim_type... '_lambda' num2str(opt.lambda(i)) '.mat'], 'W_record'); for j = 1 : nr_fold Ybase = Ytr; Ybase(fold_loc{j}) = []; Xval = Xtr(fold_loc{j}, :); Yval = Ytr(fold_loc{j}); W = W_record{j}; for k = 1 : length(opt.Sim_scale) Sim_base = Compute_Sim(Sig_Y(unique(Ybase), :), Sig_Y(unique(Ybase), :), opt.Sim_scale(k), Sim_type); Sim_val = Compute_Sim(Sig_Y(unique(Yval), :), Sig_Y(unique(Ybase), :), opt.Sim_scale(k), Sim_type); V = pinv(Sim_base) * W; Ypred_val = test_V(V, Sim_val, Xval, Yval); acc_val(i, k) = acc_val(i, k) + evaluate_easy(Ypred_val, Yval) / nr_fold; end clear W; end clear W_record;

最后，使用 V、Sim_val、Xval 和 Yval 调用函数 test_V() 进行预测，并将预测结果与真实标签计算准确率，并将其累加到 acc_val(i, k) 中。 在每一折循环结束后，清除权重 W。在外层循环结束后，清除...
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Exp_MACD_Xtr - MetaTrader 5EA.zip

交易系统采用 MACD_Xtr 指标

Xbase = Xtr; Xbase(fold_loc{f}, :) = []; Ybase = Ytr; Ybase(fold_loc{f}) = []; Xval = Xtr(fold_loc{f}, :); Yval = Ytr(fold_loc{f}); Xhold = Xhold_all; Xhold(hold_fold_loc{f}, :) = []; Yhold = Yhold_all; Yhold(hold_fold_loc{f}) = []; Xcomb = [Xhold; Xval]; Ycomb = [Yhold; Yval]; label_S = unique(Yhold); label_U = unique(Yval); Sig_Ybase = Sig_Y(unique(Ybase), :); Sig_Yhold = Sig_Y(unique(Yhold), :); Sig_Yval = Sig_Y(unique(Yval), :);

- Xbase Xtr;：将 Xtr 赋值给 Xbase，创建一个训练数据集的副本。 - Xbase(fold_loc{f}, :) = [];：从 Xbase 中删除交叉验证折 f 中的样本。 - Ybase = Ytr;：将 Ytr 赋值给 Ybase，创建一个训练...

for f = 1 : nr_fold Xbase = Xtr; Xbase(fold_loc{f}, :) = []; Ybase = Ytr; Ybase(fold_loc{f}) = []; Xval = Xtr(fold_loc{f}, :); Yval = Ytr(fold_loc{f}); Sig_Ybase = Sig_Y(unique(Ybase), :); Sig_Yval = Sig_Y(unique(Yval), :);

在每个fold（折）中，首先根据当前fold的索引f，将训练数据集Xtr和Ytr中对应的fold的样本排除掉，得到剩余的训练数据集Xbase和Ybase。 然后，根据当前fold的索引f，从训练数据集Xtr和Ytr中提取出...

# assume we have Xtr_rows, Ytr, Xte_rows, Yte as before # recall Xtr_rows is 50,000 x 3072 matrix Xval_rows = Xtr_rows[:1000, :] # take first 1000 for validation Yval = Ytr[:1000] Xtr_rows = Xtr_rows[1000:, :] # keep last 49,000 for train Ytr = Ytr[1000:] # find hyperparameters that work best on the validation set validation_accuracies = [] for k in [1, 3, 5, 10, 20, 50, 100]: # use a particular value of k and evaluation on validation data nn = NearestNeighbor() nn.train(Xtr_rows, Ytr) # here we assume a modified NearestNeighbor class that can take a k as input Yval_predict = nn.predict(Xval_rows, k = k) acc = np.mean(Yval_predict == Yval) print 'accuracy: %f' % (acc,) # keep track of what works on the validation set validation_accuracies.append((k, acc))

这段代码是使用 k-最近邻算法对 CIFAR-10 数据集进行分类，使用前 1000 个数据作为验证集，剩下的 49000 个数据作为训练集。代码中的循环用于尝试不同的 k 值，并在验证集上测试它们的准确率，最终选择最优的 k 值...

def train_r(buffered_size=1024): def reader(): xs=[] ys=[] for i in range(1, 6): train_dict = unpickle("/home/aistudio/cifar-10-batches-py/data_batch_%d" % (i,)) xs.append(train_dict[b'data']) ys.append(train_dict[b'labels']) Xtr = np.concatenate(xs) Ytr = np.concatenate(ys) for (x, y) in zip(Xtr, Ytr): yield x, int(y) return paddle.reader.xmap_readers(train_mapper, reader, cpu_count(), buffered_size) # 对自定义数据集创建训练集test 的reader def test_r(buffered_size=1024): def reader(): test_dict = unpickle("/home/aistudio/cifar-10-batches-py/test_batch") X = test_dict[b'data'] Y = test_dict[b'labels'] for (x, y) in zip(X, Y): yield x, int(y) return paddle.reader.xmap_readers(test_mapper, reader, cpu_count(), buffered_size)，这段程序如何改成我自己的数据集集啊，我数据集的路径在这儿D:\wjd\tpfl

你可以按照以下步骤修改代码中的数据集路径，以适应你自己的数据集： 1. 将数据集放置在你的电脑中，并记下数据集的路径。 2. 修改 train_r 函数中的数据集路径： python train_dict = unpickle("数据集路径...

Xtr = [Xtr; Xhold_all]; Ytr = [Ytr; Yhold_all]; label_S = unique(Ytr); label_all = unique(Yte); label_U = label_all(~ismember(label_all, label_S)); Sig_S = Sig_Y(label_S, :); Sig_U = Sig_Y(label_U, :);

首先，将 Xhold_all 追加到 Xtr 后面，将 Yhold_all 追加到 Ytr 后面，以便将训练集和保留集的数据进行合并。 接下来，通过使用 unique 函数获取 Ytr 中的唯一标签，并将其存储在变量 label_S 中。此标签列表表示...

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【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略

![【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略](https://cdn.codeground.org/nsr/images/img/researchareas/ai-article4_02.png) # 1. 强化学习中的损失函数基础 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习领域的一个重要分支，它通过与环境的互动来学习如何在特定任务中做出决策。在强化学习中，损失函数（loss function）起着至关重要的作用，它是学习算法优化的关键所在。损失函数能够衡量智能体（agent）的策略（policy）表现，帮助智能体通过减少损失来改进自