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  • matlab2018a for linux R2_13

    2021-02-20 23:23:08
    matlab2018a for linux R2_13
  • matlab2018a for linux R2_12

    2021-02-20 23:21:19
    matlab2018a for linux R2_12
  • matlab2018a for linux R2_11

    2021-02-20 23:19:24
    matlab2018a for linux R2_11
  • matlab2018a for linux R2_10

    2021-02-20 23:17:20
    matlab2018a for linux R2_10
  • matlab2018a for linux R2_09

    2021-02-20 23:15:27
    matlab2018a for linux R2_09
  • MATLAB 计算 确定系数R2

    2021-06-30 21:11:12
    MATLAB 计算 确定系数R2一、matlab代码二、工具箱验证三、讨论 拟合优度(Goodness of Fit)是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数(亦称确定系数)R²。 R²最大值为1。R²的值越接近1...

    • 拟合优度(Goodness of Fit)是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数(亦称确定系数)R²。
    • R²最大值为1。R²的值越接近1,说明回归直线对观测值的拟合程度越好;反之,R²的值越小,说明回归直线对观测值的拟合程度越差,常用计算公式如下:
      在这里插入图片描述

    一、matlab代码

    %y1为预测值 y为实际值
    R2=1 - (sum((y1- y).^2) / sum((y - mean(y)).^2))
    

    二、工具箱验证

    clc;
    clear;
    x=1:10;
    y=10*x.^2+15*rand(1,1);
    
    p1 =         110 ;
    p2 =      -207.8 ;
    y1 = p1.*x + p2;
    
    R2=1 - (sum((y1- y).^2) / sum((y - mean(y)).^2))
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    三、讨论

    计算并不难,我主要是来发个帖子讨论一下:

    • 目前为止,我看到的论文里描述拟合效果的度量用R2的居多。但是最近我研究神经网络的时候会看到有些学者说用R2来度量拟合效果不大合理,理由是神经网络的拟合是非线性拟合,对这个问题我还没有想清楚。

    有没有前辈对这个问题有自己的看法呢?欢迎留言讨论!!!

    展开全文
  • matlab2018a for linux R2_15

    2021-02-20 23:27:04
  • R2L 专注于创建完全独立于底层 MATLAB 代码的报告。 原则上,您可以使用R2L撰写论文,尽管我不建议这样做。 除了一般的 Latex 支持外,它还专门设计用于支持词汇表和 PDF 链接。 它诞生于拥有一个 MATLAB 脚本的...
  • 贝岭的matlab的代码欢迎纠正! 祝您有美好的一天,感谢THP,它充满学习和美好的相遇! 而且特别..
  • MATLAB 线性拟合 决定系数R2求解

    万次阅读 2016-06-21 15:40:40
    线性拟合之后总是需要求解决定系数R2,网上找了一下发现没啥靠谱的中文回答。还是老外的方法比较靠谱。 线性拟合求解决定系数

    线性拟合之后总是需要求解决定系数R2,网上找了一下发现没啥靠谱的中文回答。还是老外的方法比较靠谱。
    线性拟合求解决定系数
    这里写图片描述

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  • x1=[ 19.85 19.85 19.85 19.85 19.85 19.85 19... r2=1-sse/sst 这是代码,比较急,在线等,公式和数据应该没错,通过其他方法可验证模型拟合的很好,就是想求个R2说明拟合的很好,但现在R2一值出错,非常的急:'(:'(:'

    x1=[

    19.85

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    30.12

    30.12

    30.12

    30.12

    30.12

    30.12

    ];

    x2=[

    0.034

    0.036

    0.036

    0.038

    0.039

    0.039

    0.04

    0.044

    0.047

    0.047

    0.048

    0.051

    0.055

    0.056

    0.065

    0.072

    0.073

    0.075

    0.078

    0.09

    0.094

    0.097

    0.143

    0.159

    0.16

    0.17

    0.188

    0.188

    0.193

    0.236

    0.25

    0.259

    0.267

    0.271

    0.273

    0.276

    0.283

    0.286

    0.294

    0.298

    0.322

    0.323

    0.384

    0.394

    0.416

    0.448

    0.462

    0.59

    0.591

    0.601

    0.607

    0.607

    0.61

    0.625

    0.626

    0.633

    0.024

    0.035

    0.048

    0.057

    0.077

    0.09

    0.096

    0.129

    0.156

    0.165

    0.183

    0.208

    0.213

    0.227

    0.248

    0.264

    0.288

    0.322

    0.338

    0.011

    0.02

    0.03

    0.041

    0.052

    0.054

    0.053

    0.055

    0.053

    0.053

    0.052

    0.07

    0.086

    0.1

    0.118

    0.12

    0.12

    0.119

    0.12

    0.12

    0.12

    0.137

    0.152

    0.152

    0.152

    0.152

    0.152

    0.153

    0.152

    0.02

    0.036

    0.045

    0.054

    0.07

    0.086

    0.06

    0.06

    0.12

    0.12

    0.14

    0.14

    0.18

    0.18

    0.21

    0.21

    0.23

    0.24

    0.26

    0.26

    0.28

    0.28

    0.31

    0.31

    0.34

    0.35

    0.38

    0.38

    0.40

    0.39

    0.43

    0.43

    0.48

    0.48

    0.52

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    0.03

    0.07

    0.08

    0.09

    0.11

    0.11

    0.11

    0.13

    0.14

    0.14

    0.15

    0.15

    0.15

    0.17

    0.18

    0.20

    0.21

    0.23

    0.24

    0.26

    0.27

    0.29

    0.30

    0.31

    0.31

    0.33

    0.35

    0.04

    0.08

    0.12

    0.12

    0.16

    0.16

    0.18

    0.18

    0.21

    0.26

    0.26

    0.28

    0.31

    0.35

    0.35

    0.38

    0.38

    0.40

    0.42

    0.06

    0.06

    0.11

    0.11

    0.13

    0.14

    0.17

    0.17

    0.19

    0.20

    0.22

    0.24

    0.26

    0.26

    0.26

    0.30

    0.33

    0.33

    0.36

    0.36

    0.37

    0.38

    0.41

    0.41

    0.45

    0.45

    ];

    x=[x1 x2];

    y=[

    0.144

    0.124

    0.121

    0.146

    0.152

    0.162

    0.156

    0.182

    0.195

    0.195

    0.182

    0.191

    0.207

    0.207

    0.228

    0.233

    0.248

    0.258

    0.251

    0.27

    0.288

    0.274

    0.366

    0.384

    0.384

    0.407

    0.409

    0.425

    0.426

    0.467

    0.506

    0.519

    0.507

    0.513

    0.487

    0.495

    0.527

    0.513

    0.542

    0.551

    0.591

    0.555

    0.621

    0.641

    0.686

    0.723

    0.659

    0.81

    0.79

    0.801

    0.805

    0.78

    0.78

    0.825

    0.862

    0.842

    0.089

    0.097

    0.114

    0.124

    0.139

    0.146

    0.153

    0.168

    0.181

    0.189

    0.199

    0.208

    0.215

    0.226

    0.232

    0.236

    0.249

    0.256

    0.261

    0.046

    0.076

    0.093

    0.099

    0.119

    0.111

    0.113

    0.12

    0.108

    0.113

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    0.139

    0.146

    0.157

    0.17

    0.165

    0.167

    0.168

    0.162

    0.164

    0.165

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    0.18

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    0.184

    0.177

    0.182

    0.183

    0.083

    0.093

    0.11

    0.123

    0.138

    0.153

    0.25

    0.24

    0.35

    0.36

    0.42

    0.42

    0.47

    0.48

    0.51

    0.51

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    0.54

    0.56

    0.56

    0.57

    0.57

    0.61

    0.62

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    0.65

    0.69

    0.69

    0.73

    0.73

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    0.76

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    0.83

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    0.29

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    0.67

    0.70

    0.70

    0.73

    0.76

    0.1848

    0.1848

    0.2421

    0.2397

    0.2584

    0.29

    0.3087

    0.3087

    0.3391

    0.3391

    0.3508

    0.352

    0.3625

    0.3648

    0.373

    0.3765

    0.3871

    0.3894

    0.4151

    0.4163

    0.4268

    0.428

    0.4292

    0.4373

    0.4584

    0.4783

    ];

    % f=@(c,x) c(1)*(x(:,1)).^(c(2)).*((sin(x(:,2))).^c(3));

    % 拟合函数

    f=@(c,x) c(1)*(x(:,1)).^(c(2)).*((x(:,2)).^c(3));

    c0=[8 -1 0.5] ;

    [d,resnorm]=lsqcurvefit(f,c0,x,y)

    %求R2

    yy=d(1,1)*(x(:,1)).^(d(1,2)).*((x(:,2)).^d(1,3))

    a=mean(yy)

    sse=sum((yy-a).^2);

    sst=sum((y-a).^2);

    r2=1-sse/sst

    这是代码,比较急,在线等,公式和数据应该没错,通过其他方法可验证模型拟合的很好,就是想求个R2说明拟合的很好,但现在R2一值出错,非常的急:'(:'(:'(

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  • 降级本地距离度量学习 黄银杰 中央佛罗里达大学 2013年 ###内容### 一般信息 要求 安装 用法 引文 =======================... 如果要保存测试结果标签,请转到“ \ Functions \ R2LML”。 取消第81行的注释。标
  • 如下: tempdata=(true_y-predict_y).^2; tempdata2=(true_y-mean(true_y)).^2; r2=1 - ( sum(tempdata)/sum(tempdata2) ); sqrt(mean((predict_y-true_y).^2)); ``

    如下:

        tempdata=(true_y-predict_y).^2;
        tempdata2=(true_y-mean(true_y)).^2;
        r2=1 - ( sum(tempdata)/sum(tempdata2) );
        sqrt(mean((predict_y-true_y).^2));
    ``
    
    
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    千次阅读 2019-01-17 16:34:36
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  • 发表在 Neuroimage 上的论文代码:DOI: 10.1016/ j.neuroimage.2018.02.012 可用文章: https : //authors.elsevier.com/a/1WbOa3lc~r3ETH
  • Matlab实现人脸识别

    万次阅读 多人点赞 2018-06-13 21:35:23
    最近在学习matlab图像处理部分,发现人脸识别这一块非常好玩,在这里做个总结。人脸识别之一:查找图片中的人脸并用方框圈出 这种类似于智能手机拍照时,屏幕里那个框任务头部的红框。大致步骤为:获取RGB图片---&...
  • Matlab

    2018-01-25 00:41:29
    基础语法 简单计算 分号的使用 注释 常用运算符 特殊变量和常数 命名变量 ...Matlab m脚本文件 创建和运行脚本文件 Matlab数据类型 基本数据类型 数据类型转换 数据类型确定 决策语句 向量 引用向量
  • 转自:https://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50546891并针对自己遇到的问题进行了一系列更改和记录。 Faster-RCNN源码下载地址:Matlab版本:...安装Matlab R2...
  • MatlabMatlab实践

    千次阅读 2017-01-01 21:23:41
    Matlab
  • matlab 多次重复测量试验数据非线性拟合 fitnlm fitnlm 方法查matlab官网,案例齐全且权威 方法:和单次测量一致 (仅数据排布理解一下就好,直接读取数据即可处理,树龄为x (a字符去掉,也可自己生成序列数据), ...
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