特征选择库（FSLib 2018）是一个广泛适用的MATLAB特征选择（属性或变量选择）库，能够减少高维问题，最大限度地提高数据模型的准确性，自动决策规则的性能以及减少数据获取成本。 * FSLib 于 2017 年获得 MATLAB 颁发的 MATLAB Central Coin。 如果您就这个工具箱给我们一些反馈，我们将不胜感激。 我们重视您的意见并欢迎您的评价。 如果您使用我们的工具箱（或其中包含的方法），请考虑引用： [1] Roffo, G.、Melzi, S.、Castellani, U. 和 Vinciarelli, A.，2017 年。无限潜在特征选择：基于概率潜在图的排名方法。 arXiv 预印本 arXiv:1707.07538。 [2] Roffo, G.、Melzi, S. 和 Cristani, M.，2015 年。无限特征选择。 在 IEEE 计算机视觉国际会

本资源为MATLAB相机标定工具箱，下载导入MATLAB后可进行相机标定，获取相机内参矩阵和相机畸变系数等。

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主要是针对非线性实现序列的Recurrence_plots递归结构图的源代码，可以解决相应的画图问题，可以下载看一下，根据官方提供的文档进行数据提取与编写。有什么疑问可以留言进行回复。

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适用于 MATLAB (tm) 的模式识别工具箱 (PRT) 是一个模式识别和机器学习工具框架，功能强大、富有表现力且易于使用。 从您的数据 (X ~ N x F) 和标签 (Y ~ N x 1) 创建一个数据集： ds = prtDataSetClass(X,Y); 并运行 Z-score 归一化 + 一个 SVM： 算法 = prtPreProcZmuv + prtClassLibSvm; dsOut = algo.kfolds(ds); 并对结果进行评分： prtScoreRoc(dsOut); 就这么简单。 免费。 玩得开心。 安装说明： http://newfolder.github.io/prtdoc/prtDocInstallation.html 此处提供其他文档和（很少更新）博客： http://newfolder.github.io/

OSTRICH-SWMM 用于将OSTRICH优化软件工具包与SWMMM仿真模型连接的工具集。