随机傅立叶特征 该存储库提供Python模块rfflearn ,该模块是用于内核方法的随机傅立叶特征[1,2]的库,如支持向量机和高斯过程模型。 该模块的功能包括: 模块的接口非常接近 , 支持向量分类器和高斯进程回归器/分类器,提供CPU / GPU训练和推理, 与接口,可更轻松地进行超参数调整, 该存储库提供了,该显示RFF对于实际的机器学习任务很有用。 现在,此模块支持以下方法: 方法 CPU支援 GPU支持 典型相关分析 rfflearn.cpu.RFFCCA -- 高斯过程回归 rfflearn.cpu.RFFGPR rfflearn.gpu.RFFGPR 高斯过程分类 rfflearn.cpu.RFFGPC rfflearn.gpu.RFFGPC 主成分分析 rfflearn.cpu.RFFPCA rfflearn.gpu.RFFPCA 回归 rff
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ASAM(Association for Standardisation of Automation and Measuring Systems)协会的MDFv4.1.0读写库。
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matlab精度检验代码弹球损失双支持向量聚类(pinTSVC) 这是该论文的实施:M. Tanveer,Tarun Gupta,Miten Shah,以及阿尔茨海默氏病神经影像学倡议组织。 2020年。弹球损失双支持向量聚类。 ACM Trans。 多媒体计算。 公社应用(接受),共23页。 文件说明: readdataset.m:用于在数据集上运行选定算法的主文件。 在path变量中,专门指定包含您要在其上运行算法的数据集的文件夹的路径。 最终结果存储在results.txt文件中,最佳参数存储在parameters.txt文件中。 main_pintsvc.m:选择pintsvc算法的参数和k倍交叉验证的k值。 可以选择参数c(由变量csv1表示),mu(由变量mus表示)和tau(由变量taus表示)用于网格搜索方法。 pintsvc.m:提出的pinTSVC算法的实现。 获取参数c,mu,tau,训练数据和测试数据,并提供获得的准确性和运行时间。 adding_noise.m:在数据集上添加具有不同标准偏差的零均值高斯噪声。 变量rs是指非零高斯噪声的标准偏差。 为了快速重现
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纯c语言的向量vector实现,实现c++中vector的一些基本的特性和操作,适用于一些只支持c语言的平台上使用vector数据结构,包含测试用例以及函数的使用范例
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