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나는 adaboost로 모델을 만들고 작동하도록 roc 플롯을 만들려고 노력하고 있습니다. 그러나 ens=fitensemble(X,y,'AdaBoostM1',100,'Tree'); [ytest, scores] = predict(ens,Xtest); figure [xx,yy] = perfcurve(label, scores(:,2),'yes'); p

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matlab을 사용하여 Excel 시트에 데이터 입력

텍스트 상자에서 Excel 시트에 동적 데이터를 입력하고 있습니다. 문제는 모든 셀에 문자로 문자로 입력된다는 것입니다. >>function bntEnterData_callback(hObject,eventdata,handles) >>val1 = get(handles.txt1,'string')); >>val2 = get(handles.txt2,'strin

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matlab에 questdlg에 문제가있는 경우

코드의 일부만 사용하여 미안하지만 불필요하게 복잡합니다. 여러 가지 질문 상자가 케이스에 포함되도록하고 싶습니다. switch secim 인 첫 번째 스위치 케이스는 마지막 옵션 인 두 번을 'Uc','Uc'에 두었을 때 제대로 작동합니다. 그런 식으로 쓰지 않으면 다른 옵션 만 표시됩니다. 그러나 switch secim2 인 내부 스위치 케이스에 대해 동

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n 색조를 사용하여 흰색에서 녹색으로 색상 맵을 설정하는 방법

흰색 (최소값)에서 녹색 (최대 값)까지 임의의 음영으로 Matlab 색상 표를 설정하고 싶습니다. summer preset과 비슷하지만 반전되고 노란색 대신 흰색 가장자리가있는 색상 표를 생각합니다.

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Matlab을 사용하여 변형 된 행렬

Matlab을 사용하여 작업했으며 행렬은 400x400x3x3 모양입니다. 나는 그것을 1200x1200으로 재 형성해야합니다. 어떻게해야합니까? 나는 명령이 reshape 인 것을 알고 있고 그것을 사용하려고 시도했지만, 나는 그것을보고 있지 않다는 것을 놓치고있다.

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Matlab Matrix에 행과 열 0을 삽입하는 방법

3x3 행렬 k1을 5x5 행렬, k1g로 변환하고 싶습니다. k1g는 k1의 특정 행과 열에 0을 삽입하여 생성됩니다. 이 경우 행 3과 4, 열 3과 4에 0을 삽입하고 k1 행렬의 기존 값을 유지하고 싶습니다. 아래 코드는 내가하려고하는 일을 수행하지만 긴 방법이며 수많은 문제에서이 작업을 여러 번 수행해야하는 것처럼 보입니다. k1 = 2

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점의 벡터를 벡터화하는 방법

점이 많으며 (즉 (x, y)) 단위 원 밖에있는 점을 분리하고 싶습니다. 조건은 한 모든 포인트 제 경우, X 및 Y에서 (x^2 + y^2) <= 1 있는 벡터이 부등식을 수행 할 필요가 간단하다. 이 문제를 벡터화해야합니다. 루핑을 통해 해결할 수 있지만이 방법을 피할 필요가 있습니다. 어떤 제안? 같은이 아마도 if (x.^2 + y.^2) <=

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Simulink의 MATLAB 함수가 변수 'Q'에 액세스 할 수 없습니다. 오류 : "정의되지 않은 함수 또는 변수 'Q'."

Simulink에서 MATLAB 함수 블록 (아래 시각적으로 Q_learning이라고 함)이 있습니다. 이 코드는 처음에 스크립트 (initialpara.m 파일)에서 7 x 10^7 매트릭스의 0으로 선언 된 기존 매트릭스 ('Q'로 표시)를 업데이트해야합니다. 그러나 행렬의 초기 선언에 액세스 할 수없는 것으로 보입니다. 오류 메시지는 다음과 같다 :

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Matlab - 범주 형 GLM (Stepwise GLM)

나는 예측 가능한 85 개의 표를 가지고 있습니다. 그 중 일부는 수치 적, 논리적, 서수 및 명목입니다 (핫 - 인코딩 됨). % model2 = stepwiseglm(predictors, finalScore); 각 예측의 헤더가있는 네 가지 유형의 나타냅니다 내가 궁금 해요 : 그들은 내가 사용하여 단계적의 GLM을 실행 해요 0에서 1의 범위 단일 f

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MATLAB/R - 범주 형 및 연속 형 예측 변수가있는 선형 회귀 - 왜 연속 예측 형이 제곱됩니까?

저는 범주 형 예측 변수와 0 ~ 1 수치 결과를 사용하여 선형 회귀를 수행합니다. On this page 나는 그것이 수치 적 예측 자와 나란히있을 때 수치 예측자를 제곱 할 것을 제안하는 것을 보았다. (Linear Regression with Categorical Predictor의 세 번째 절 참조). mdl = fitlm(tbl,'MPG ~ Yea