matlab弹弹球代码-Unified_Pin_SVM:它是UnifiedPin-SVMQPP的MATLAB实现,它可以在真正意义上最小化Pi

时间:2024-07-06 23:59:41
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文件名称:matlab弹弹球代码-Unified_Pin_SVM:它是UnifiedPin-SVMQPP的MATLAB实现,它可以在真正意义上最小化Pi

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文件格式:ZIP

更新时间:2024-07-06 23:59:41

系统开源

matlab弹球代码Unified_Pin_SVM 它是 Unified Pin-SVM QPP 的 MATLAB 实现,它可以真正意义上最小化 Pinball 损失函数,而无需担心其参数 tau 的符号。 题为“评论弹球损失支持向量机”的论文中描述的所有实验结果都可以通过这些代码获得。 以下是通过单击获得题为“评论弹球损失支持向量机”的论文中详述的所有数值结果的步骤。 在 MATLAB 中打开名为“main_2linear.m”的文件。 对于线性内核结果,在第 277 行设置 kernel=1,对于非线性内核结果,设置 kernel=2。 运行代码。 20 个常见基准数据集的数值结果(在题为“评论弹球损失支持向量机”的论文中也有详细说明)将简要显示在命令窗口中。 它还可以存储在 excel 文件 'nonlin_res_pin.xlsx' 中。 论文中使用的所有图都将由一个生成。 文件详细信息 'Unfied_pin_svm.m' 是提议的统一 Pin-SVM 模型的 quadprog 实现。 'pin_svm.m' 是现有 Pin-SVM 模型的 quadprog 实现。 如有任何


【文件预览】:
Unified_Pin_SVM-main
----Unfied-Pin-SVM-master.zip(2.27MB)
----README.md(1KB)
----Unfied-Pin-SVM-master()
--------contraceptive_database.mat(5KB)
--------monks_1_test.txt(9KB)
--------tune_para_svm.m(829B)
--------Dataset13.fig(22KB)
--------plrx.txt(40KB)
--------Australian.xlsx(56KB)
--------hearttune.mat(19KB)
--------heart.mat(14KB)
--------Dataset18.fig(23KB)
--------nonlin_data.mat(216KB)
--------Pima-Indian.xlsx(127KB)
--------ionosphere_label_1.mat(189B)
--------dermatology_data.mat(3KB)
--------ionosphere_label.mat(189B)
--------Dataset8.fig(23KB)
--------Dataset7.fig(23KB)
--------monks_2_train.txt(3KB)
--------monks_3_test.txt(9KB)
--------Unified_pin_svm.m(2KB)
--------lin_res_pin.xlsx(17KB)
--------pin_svm.m(2KB)
--------Haberman_dataset.mat(748B)
--------Dataset3.fig(24KB)
--------resultforrewardsvm.xlsx(11KB)
--------svkernel.m(3KB)
--------german.txt(101KB)
--------diabetes_data.mat(11KB)
--------echodigramtune.mat(26KB)
--------Dataset6.fig(23KB)
--------ionospherenonlin.mat(180KB)
--------Sonar.xlsx(110KB)
--------ecoiltune.mat(8KB)
--------heartlineartune.mat(16KB)
--------monks_1_train.txt(3KB)
--------echocardiogram_nonlinear_tuned.mat(17KB)
--------in_res_pin.xlsx(8KB)
--------_config.yml(26B)
--------monks_3_train.txt(2KB)
--------ionosphere_data.mat(57KB)
--------diabetes_label.mat(334B)
--------echocardiogram_data.mat(3KB)
--------soybean_data.mat(434B)
--------ecoli_data.mat(3KB)
--------votes.mat(1KB)
--------Dataset5.fig(23KB)
--------crossplane1.mat(695B)
--------main_2_linear.m(8KB)
--------Dataset1.fig(24KB)
--------SPECT_test.txt(9KB)
--------glass_data1.mat(5KB)
--------crossplane.mat(644B)
--------echocardiogram_label.mat(205B)
--------Dataset15.fig(23KB)
--------Dataset16.fig(22KB)
--------Dataset12.fig(23KB)
--------heartdata.mat(4KB)
--------createfigure_graph.m(1KB)
--------svdatanorm.m(1KB)
--------wdbc_label.mat(307B)
--------Dataset17.fig(23KB)
--------tune_tau.m(1KB)
--------Dataset9.fig(24KB)
--------2moons.mat(7KB)
--------SPECT_train.txt(4KB)
--------wdbc_data.mat(82KB)
--------Dataset2.fig(23KB)
--------nonlin_res_pin.xlsx(12KB)
--------spambase_data.mat(808KB)
--------Dataset14.fig(23KB)
--------readme.txt(1KB)
--------Bupa-Liver.xlsx(20KB)
--------monks_2_test.txt(9KB)
--------fertility_Diagnosis.xlsx(13KB)
--------Dataset11.fig(23KB)
--------Dataset10.fig(23KB)
--------iris.mat(671B)
--------ionosphere_data_1.mat(57KB)
--------Dataset4.fig(23KB)

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