很不错的主动学习和半监督学习的多项算法源码

资 源 简 介

很不错的主动学习和半监督学习的多项算法源码

详 情 说 明

主动学习与半监督学习的算法实现 主动学习和半监督学习是机器学习中两种重要的弱监督范式，它们通过减少对标注数据的依赖来提升模型性能。主动学习通过智能选择最有价值的样本进行标注，而半监督学习则利用未标注数据的分布信息辅助模型训练。这些算法的实现通常涉及不确定性采样、聚类假设等核心思想，能够显著降低数据标注成本。

光纤陀螺输出误差的Allan方差分析 Allan方差是评估惯性传感器（如光纤陀螺）随机误差特性的经典方法。通过Matlab实现的Allan方差分析工具，可以量化角度随机游走、零偏不稳定性等误差项，并支持参数自定义（如相关时间设置）。该分析为陀螺性能优化和噪声抑制提供了量化依据。

自适应信号处理算法应用 自适应信号处理技术（如LMS、RLS算法）能动态调整滤波器参数以应对非平稳信号环境。在Matlab中实现的这类算法可用于噪声消除、系统辨识等场景，其核心在于通过梯度下降或最小二乘策略实时更新权重。

数值分析算法的工程实现 大学数值分析课程中的经典算法（如牛顿迭代法、矩阵分解）在Matlab环境中被广泛应用于科学计算。这些算法解决了微分方程求解、线性方程组优化等问题，其实现需关注数值稳定性和计算效率的平衡。

Matlab连通区域自动识别 基于Matlab的图像处理工具箱可自动识别二值图像中的连通区域，并通过标注统计区域大小。该功能依赖于形态学操作和区域生长算法，适用于目标计数、特征提取等计算机视觉任务，参数调节（如最小面积阈值）能过滤噪声干扰。