文件名称：交叉验证LOOCVmatlab代码-MachineLearning_SVM:机器学习_SVM
文件大小：42KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-03 02:56:35
系统开源
交叉验证LOOCV matlab代码basic_SVM Matlab 代码 此页面是使用basic_SVM （基本支持向量机）函数的快速手册。 此代码位于 basic_SVM是一组运行机器学习进行分类的函数。 它需要一组特征和相应的类作为输入。 目前它只能处理二分情况（例如，1 和 0，兄弟姐妹和无关，控制和多动症，...）。 该程序探索不同特征的使用，并报告每个案例的性能（样本内和样本外）。 例如，如果您的数据有 100 个特征，该程序可以帮助您探索在分类中使用 10、20、... 100 个特征的性能（您可以轻松定义要包含的特征数量和数量）。 对于每个特征集，程序将数据分成两个分区（一个分区用于训练，另一个用于测试），在分区测试中优化分类器并将其用于为测试保留的新数据（分区测试）。 重复 N 次并报告结果。 它是如何工作的 详细地说，在 N 次总运行中的每次运行 n 中，数据（特征及其对应的类：1 或 0；兄弟或不相关）被划分为 2 个样本：“训练”和“测试”，其中分区“训练”是剩下 m 个元素。 默认情况下，分类器使用留一法交叉验证 (loocv) 对该分区“训练”进行优化（您可
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MachineLearning_SVM-master
----fit_SVM.m(1KB)
----sort_feat_kolmogorov_difference.m(4KB)
----concatenate_data.m(138B)
----read_options_basic_SVM.m(4KB)
----SVM_Example.jpg(29KB)
----LICENSE(14KB)
----get_predictions.m(2KB)
----settings.m(639B)
----basic_SVM.m(11KB)
----readme.md(6KB)
----run_fit_SVM.m(716B)