ML之回归预测:利用八(9-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车参数(2017年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值(一)

简介: ML之回归预测:利用八(9-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车参数(2017年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值

模型评估


相关文章:ML之回归预测:利用八(9-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车系统参数(2017年的data,18+2)进行回归预测+评估八种模型性能https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/90383516



输出结果


1、13.0环境下


1.1、输出预测值

image.png

image.png

image.png

image.png





相关文章
|
1天前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 并行计算
【机器学习】怎样在非常大的数据集上执行K-means算法?
【5月更文挑战第13天】【机器学习】怎样在非常大的数据集上执行K-means算法?
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
【机器学习】列举几种情况,在这些情况下K-means算法难以取得较好效果
【5月更文挑战第13天】【机器学习】列举几种情况,在这些情况下K-means算法难以取得较好效果
|
1天前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【机器学习】在聚类算法中,使用曼哈顿距离和使用欧式距离有什么区别?
【5月更文挑战第12天】【机器学习】在聚类算法中,使用曼哈顿距离和使用欧式距离有什么区别?
|
1天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
【机器学习】在使用K-means算法之前,如何预处理数据?
【5月更文挑战第12天】【机器学习】在使用K-means算法之前,如何预处理数据?
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
【机器学习】比较分层聚类(Hierarchical Clustering)和K-means聚类算法
【5月更文挑战第12天】【机器学习】比较分层聚类(Hierarchical Clustering)和K-means聚类算法
|
1天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于二维CS-SCHT变换和LABS方法的水印嵌入和提取算法matlab仿真
该内容包括一个算法的运行展示和详细步骤,使用了MATLAB2022a。算法涉及水印嵌入和提取,利用LAB色彩空间可能用于隐藏水印。水印通过二维CS-SCHT变换、低频系数处理和特定解码策略来提取。代码段展示了水印置乱、图像处理(如噪声、旋转、剪切等攻击)以及水印的逆置乱和提取过程。最后,计算并保存了比特率,用于评估水印的稳健性。
|
1天前
|
算法 计算机视觉
基于高斯混合模型的视频背景提取和人员跟踪算法matlab仿真
该内容是关于使用MATLAB2013B实现基于高斯混合模型(GMM)的视频背景提取和人员跟踪算法。算法通过GMM建立背景模型,新帧与模型比较,提取前景并进行人员跟踪。文章附有程序代码示例,展示从读取视频到结果显示的流程。最后,结果保存在Result.mat文件中。
|
1天前
|
资源调度 算法 块存储
m基于遗传优化的LDPC码OMS译码算法最优偏移参数计算和误码率matlab仿真
MATLAB2022a仿真实现了遗传优化的LDPC码OSD译码算法,通过自动搜索最佳偏移参数ΔΔ以提升纠错性能。该算法结合了低密度奇偶校验码和有序统计译码理论,利用遗传算法进行全局优化,避免手动调整,提高译码效率。核心程序包括编码、调制、AWGN信道模拟及软输入软输出译码等步骤,通过仿真曲线展示了不同SNR下的误码率性能。
9 1
|
1天前
|
存储 算法 数据可视化
基于harris角点和RANSAC算法的图像拼接matlab仿真
本文介绍了使用MATLAB2022a进行图像拼接的流程,涉及Harris角点检测和RANSAC算法。Harris角点检测寻找图像中局部曲率变化显著的点,RANSAC则用于排除噪声和异常点,找到最佳匹配。核心程序包括自定义的Harris角点计算函数,RANSAC参数设置,以及匹配点的可视化和仿射变换矩阵计算,最终生成全景图像。
|
1天前
|
算法 Serverless
m基于遗传优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真
MATLAB 2022a仿真实现了遗传优化的归一化最小和(NMS)译码算法,应用于低密度奇偶校验(LDPC)码。结果显示了遗传优化的迭代过程和误码率对比。遗传算法通过选择、交叉和变异操作寻找最佳归一化因子,以提升NMS译码性能。核心程序包括迭代优化、目标函数计算及性能绘图。最终,展示了SNR与误码率的关系,并保存了关键数据。
15 1

热门文章

最新文章