基于數(shù)據(jù)的對(duì)無人機(jī)操作員飛行質(zhì)量的量化研究
【圖文】:
集來發(fā)現(xiàn)分類規(guī)律。進(jìn)而可以使用這個(gè)分類規(guī)律預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的類別〖8]。逡逑分類算法建模的目標(biāo)是制造一個(gè)分類器。構(gòu)建一個(gè)分類器需要有兩個(gè)步驟,逡逑具體構(gòu)造及使用過程如下圖2-2所示。已知輸入數(shù)據(jù)集由大量樣本構(gòu)成,這些樣逡逑本中包含多個(gè)或連續(xù)、或離散的屬性。在這些屬性中,有一個(gè)屬性被定義為類別逡逑屬性。這個(gè)類別屬性表示的是該數(shù)據(jù)樣本屬于哪一個(gè)分類。按照一個(gè)合理的比例,逡逑將數(shù)據(jù)樣本隨機(jī)劃分成訓(xùn)練集數(shù)據(jù)和測(cè)試集數(shù)據(jù)。第一個(gè)階段是訓(xùn)練階段,在這逡逑個(gè)階段中,對(duì)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的各個(gè)屬性進(jìn)行分析,,根據(jù)每個(gè)類別屬性的數(shù)據(jù)集對(duì)該逡逑類型產(chǎn)出對(duì)應(yīng)描述或模型。第二個(gè)是測(cè)試階段,它使用第一階段輸出的描述或模逡逑型對(duì)測(cè)試集數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,然后將其與測(cè)試集數(shù)據(jù)屬性中的原始類別屬性進(jìn)行比逡逑較。以此來評(píng)估該分類器的準(zhǔn)確性。當(dāng)分類器的準(zhǔn)確度達(dá)到可接受的水平時(shí),分逡逑類器即可用于對(duì)未知類別的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和判斷
持向量機(jī)、隨機(jī)森林進(jìn)行研宄以及對(duì)比分析。逡逑2.4.1邏輯回歸算法逡逑邏輯回歸(LogisticRegressive)也可以被稱為對(duì)數(shù)幾率回歸[9],是一種廣義逡逑線性回歸(Generalized邋Linear邋Model)。它與多重線性回歸分析的模型形式基本上逡逑相同,形式都是w'x邋+邋b,其中w和b為待求參數(shù)。但是它們的因變量不同。多重逡逑線性回歸的因變量為w'x邋+邋b。邏輯回歸的因變量可以是二分類或多分類的。其逡逑中更為常見的是二分類,它也更易于解釋。多分類因變量的處理可以使用softmax逡逑方法。逡逑邏輯回歸,可以分為邏輯與回歸來理解。邏輯,指的是邏輯斯諦分布函數(shù),逡逑而回歸指的是研究自變量和因變量之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法設(shè)X是服從邏逡逑輯斯諦分布的連續(xù)型隨機(jī)變量。逡逑FW邋=邋P(X-")邋=邋p¥)邐(2-D逡逑公式中的^是位置參數(shù),y是形狀參數(shù)。分布函數(shù)為一條S形曲線,如下圖2-逡逑3所示。逡逑
【學(xué)位授予單位】:北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:V279;V323;TP311.13
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9 呂迅z
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