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matlab10折交叉验证knn代码-Machine-Learning-Research-Transportation:机器学习...
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2021-05-27
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matlab 10折交叉验证知识代码简介:预测和可视化的结果位于“结果”文件夹下。 那些ML模型预测的是每条记录的位置,而html文件可视化的是车辆加速和访问的前10个位置。 这些html文件由Python脚本生成,将位置速度限制与汽车记录进行比较,并计算所有位置的频率。 原始数据集(位于文件夹“ 1-data-preprocessing”中): linkinfo-copy.csv:包含传感器信息的excel文件 traffic-csv文件夹:该文件夹包括从04/2015到12/2016的所有流量记录 源代码: 1-data-preprocessing文件夹:该文件夹包括有关数据预处理的所有脚本(步骤1) 2-ml-model:包含所有机器学习脚本的文件夹(第2步) 3-可视化:该文件夹包括有关可视化的所有脚本(第3步) 补充材料: 纸文件夹:包含我用作参考的所有纸的文件夹 结果文件夹:该文件夹包含屏幕截图和ML预测和可视化结果的输出 ================================================== =========================
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Machine-Learning-Research-Transportation-master
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schnwil-final.pdf 997KB
Ruth_final.pdf 489KB
Nathan_final.pdf 1.08MB
Lisa_final.pdf 670KB
Paper_5-Performance_Comparison_between_Na媣e_Bayes.pdf 746KB
2.pdf 353KB
ch4.pdf 441KB
ml-performance.pdf 746KB
3.pdf 252KB
decision-tree.pdf 1.33MB
4_svm.pdf 251KB
decision-tree-2.pdf 169KB
knn.pdf 97KB
CART.pdf 968KB
1.pdf 1004KB
Result
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tree-topk-visited-result.html 13KB
SVM-Linear.png 16KB
KNN.png 16KB
Decision-Tree.png 16KB
sensor.html 159KB
1-data-preprocessing
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4-read-month-traffic-test-data-to-db.py 2KB
3-read-month-traffic-data-to-db.py 2KB
traffic.db 3.31MB
linkinfo-copy.csv 61KB
1-write-original-sensor-to-db.py 880B
traffic-csv
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may2016.csv 63.47MB
december2015.csv 64.79MB
june2015.csv 65.42MB
july2016.csv 62.4MB
january2016.csv 62.12MB
september2015.csv 63.73MB
october2016.csv 54.72MB
march2016.csv 58.15MB
november2016.csv 59.05MB
april2016.csv 60.06MB
december2016.csv 32.31MB
september2016.csv 59.28MB
august2015.csv 65.04MB
october2015.csv 67.58MB
august2016.csv 56.27MB
april2015.csv 22MB
may2015.csv 48.88MB
november2015.csv 62.24MB
july2015.csv 65.2MB
february2016.csv 59.55MB
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3-visualization
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topk-speeding-result.html 9KB
traffic.db 3.31MB
visualize-top-k-visited.py 2KB
original-visualize.py 1KB
sensor.html 159KB
2-ml-model
test_result.mat 5KB
ml_knn_cross_validation.m 2KB
ml_svm_linear.m 888B
traffic.db 3.31MB
ml_svm_poly.m 702B
ml_knn.m 939B
ml_decision_tree.m 995B
LoadData.m 1KB
Software demo.pdf 1.38MB
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