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matlab精度检验代码ML_Heart_Disease_Project 内容 先决条件 Matlab版本2018a 统计和机器学习工具箱 神经网络工具箱 可以使用以下内容，但如果不存在，则将其跳过： 并行计算工具箱（用于优化设备的随机森林计算） 深度学习工具箱（需要绘制混淆图） 资料夹 load_heart_csv.m 从当前目录加载包含名为heart.csv的心脏数据的数据文件，并将数据拆分为训练集和测试集，返回训练集和测试集以及cvpartition对象的标签和功能。 该脚本修复了随机种子，因此交叉验证分区以及测试和训练数据的划分是确定性的，以允许可重复性。 探索性数据分析（EDA文件夹） boxpolts.m 生成用于分类预测变量特征的箱线图和显示分类数据频率值的条形图 EDA.ipynb 对数据执行基本的探索性分析，并生成要素之间相关性的热图。 NB调整文件夹 Run_NB_Analysis.m 这是在朴素贝叶斯模型上运行实验的顶级脚本。 该脚本运行贝叶斯优化和网格搜索，以测试正态分布和内核分布并优化所有功能上的内核宽度。 还运行手动网格搜索，其中对连续要素尝试了分布的所有组

蒙特卡洛检验值P

matlab精度检验代码航空航天工程师协会 打开Matlab应用程序。 将路径设置为包含代码的文件夹。 在matlab命令提示符下输入“ DatabasePreparationVideo”。 选择视频以提取功能并存储在数据库中。 退出DatabasePreparationVideo窗口。 在matlab命令提示符下输入“ Main_Gui_Face_Recogn_latest”。 点击运行，然后选择要测试的视频。 该应用程序将从视频中识别人脸并与数据库匹配。 如果找到匹配的视频，它将提供准确的匹配结果。

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Shapiro-Wilk 复合正态性参数假设检验，样本量 3<= n <= 5000。基于 Royston R94 算法。 此检验还对 platykurtic 样本执行 Shapiro-Francia 正态性​​检验。