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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

ASAM（Association for Standardisation of Automation and Measuring Systems）协会的MDFv4.1.0读写库。

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

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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