该存储库包含用于预处理和处理脑电图（EEG）数据的一组功能。 介绍 对于大多数记录设备，EEG数据被构造为一个大的形状矩阵（时间x电极）。 一个电极通道通常对应于用于使参与者响应或刺激与EEG信号同步的触发通道。 可以根据此触发通道将原始EEG分成多个时间段。 这样就有可能对例如来自相同条件的EEG信号进行平均。 这些功能可用于加载数据，进行某种处理，绘制等。 特殊功能 去噪源分离 这种去噪方法是由Alain deCheveigné创建的的实现。 可以在以下论文中找到有关此方法的更多详细信息： 原料药 addOffset(data, offset) 绘制所有电极，其偏移量为t0至t1。 还绘制了刺激通道，并使用红线显示了事件。 instance of pandas.core.DataFrame data instance of pandas.core.DataFrame 向数据添加

旺比 用于分析EEG，ECoG和其他电生理学格式的软件包。 它允许结果的可视化和可用于对睡眠阶段进行评分的GUI。 特征 可以读取以下格式的文件： Axon（.abf，仅ABF2） BCI2000（.dat） 黑石（.nev，.ns2，.ns3，.ns5） 脑视力（.vhdr，.vmrk，.eeg / .dat） EEGLAB（.set，.set / .fdt） 欧洲数据格式（.edf） EGI MFF（.mff） 实地考察（.mat） mne FIFF（.fiff） SystemPlus Micromed（.trc） Moberg（“ EEG，复合，样本系列，复合，MRIAmp，数据”） openephys（.continuous，.openephys） BIDS格式的数据文件 睡眠计分界面 计算频率分析（频谱图），时频分析（短时频谱图，Morlet小波） 检

svm乳腺癌预测

MATLAB神经网络之SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别.zip

MATLAB神经网络之SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测.zip

MATLAB神经网络之SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能.zip

研究生期间，机器学习的上课老师自己做的课件，是基于斯坦福Andrew老师的课程的讲解，非常值得学习。

分类算法（决策树、支持向量机）建立决策函数，然后判断如下数据的类别。 （青年，是，否，非常好）请按列表写结果并附加程序和运行结果。

除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法，Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本文的运行环境是Pycharm。 一、导入sklearn算法包 　　Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法，具体使用详见官方文档说明 　　skleran中集成了许多算法，其导入包的方式如下所示， 　　逻辑回归：from sklearn.linear_model import LogisticRegression        朴素贝叶斯：from sklearn.naive_bayes import Gaussian

MATLAB源程序15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测.zip