测试过的主动学习和半监督学习的多项算法例程代码

资 源 简 介

测试过的主动学习和半监督学习的多项算法例程代码

详 情 说 明

主动学习与半监督学习是机器学习中两种重要的学习范式，它们通过不同的方式解决标注数据稀缺的问题。主动学习通过智能选择最有价值的样本进行标注，而半监督学习则同时利用标注和未标注数据来提升模型性能。经过测试的算法例程表明，这两种方法在降低标注成本的同时，能显著提升模型准确率。

ICA（独立分量分析）是一种强大的盲源分离技术，特别适用于均匀线阵信号处理。通过对比小区域方差，可以有效地提取独立信号分量。在FMCW调频连续波雷达系统中，ICA算法被成功应用于测距和测角任务，其性能可以通过CRB（克拉美罗下界）曲线进行理论评估。

在雷达信号处理中，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则是两种基本的参数估计方法。ML准则寻找使观测数据出现概率最大的参数值，而MAP准则则进一步考虑了参数的先验分布。这两种准则在FMCW雷达的测距测角任务中都表现出良好的性能，其中MAP准则在先验信息准确时往往能获得更优的估计结果。

这些算法的Matlab实现展示了从理论到实践的完整过程，为相关领域的研究提供了有价值的参考。通过调整算法参数和优化实现细节，可以进一步提升系统性能，满足不同应用场景的需求。