关于MATLAB处理大数据坐标文件2017530

今天使用了所有特征并且用SVM测试数据

理由:SVM可以使用特征将测试集划分区域,比较单调、死板

结果:成绩很不理想,无疑又一次说明随机森林更适合大数据处理

第二次提交数据

用MATLAB运行11次运算结果,提取其中6次及6次以上重复出现的数据,提交
结果:分数降低5分
本次目的:检测以往数据的准确率

总结:我们的数据中有部分数据错误了至少6次,那么特征还不够完善,接下来的工作还在特征

时间: 05-30

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暑假已至,接下来组内成员将会各回各家,各找各妈,这肯定是对本次大数据比赛是很不利的. 接下来我会把任务分配给组员,当然任务会比起初的时候轻一点,因为我认为本次比赛的目的并不是我要求组员做什么,而是我的组员要求自己做什么! 我们现在主要接触的两门语言: MATLAB语言在数据处理方面很牛,它的画图功能也是杠杠的,尤其是3D画图 Python语言是一门近几年很火的语言,学好它对自己肯定只有益处,它的出生很晚,但是短短十多年,它已经稳居计算机语言前三名.尤其是现在的大数据时代,它的代码不仅简单易懂,而

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前几天备战考试,接下来的日子将会继续攻克大数据比赛 虽然停止了一段时间没有提交数据,但是这几天的收获还是有的,对Python 随机森林了解的更了解了 随机森林是由多课决策树组成(当然这个虽然我们初学者都知道,但是我确定没有现在认识的深刻),多棵决策树经过数据训练后,经过投票方式对测试数据进行判断 那么也就是说随机森林的鲁棒性非常好,我们现有的特征还不是特别多,之所以前一段时间出现“过拟合”现象,其实原因有可能是我们当时急功近利,把大多数正确率高的特征放在一起测试数据,导致的“过拟合”,其实非也,

关于MATLAB处理大数据坐标文件2017622

今天新提交了一次数据,总量达到10337个,本以为成绩会突飞猛进,没想到还是不如从前 但是已经找到人工鼠标轨迹的程序,有待完善,接下来兵分四路:找特征.决策树.完善人工轨迹程序,使其可以将生成的数据自动储存.还一个是Python面向对象. 为什么要学习Python面向对象,因为我发现现在接触的程序越多.越深,越觉得举步维艰,越觉得不懂的地方越多.其实我是在学习Java的面向对象吃到了甜处,面向对象可以提高一个程序的可读性,一个程序的可利用性.这几天我们一直在找一个最佳组合,而我们一直是手动去找,

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今天我们离成功又近了一步,因为又失败了两次 第一次使用了所有特征,理由:前天的特征使用的是取单个特征测试超过85分的特征,结果出现过拟合现象. 本次使用所有特征是为了和昨天的结果作比较. 结果稍好:比最佳分数多了1分 第二次使用了上一次最佳结果的特征,去除其中单个特征测试结果最好的,加入新的特征,加入的特征为新总结的特征,结果等于以前的最佳成绩. 也就是说没有进步 总结:盲目增加特征有可能继续造成过拟合,接下来的工作应该在程序上做文章,优化程序,做出一个为现在的工作服务的程序,也可以说是量身定做

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