主要功能： 1、支持单值分类和二值分类的超球体构建 2、支持多种核函数 (linear, gaussian, polynomial, sigmoid, laplacian) 3、支持 2D 或 3D 数据的决策边界可视化 4、支持基于贝叶斯超参数优化、遗传算法和粒子群算法的 SVDD 的参数优化 5、支持加权的 SVDD 资源使用事项： 1、提供了多个示例文件，每个文件的开头都有对应的介绍 2、需要 R2016b 以上的 MATLAB 版本 3、内含详细的使用说明 4、主要用于单类(One-class)分类问题得的研究。对于单分类任务。不是分类问题以“区分不同的类”为目标，也不是回归问题以“对每一个样本产生一个期望输出”为目标，而是给出一个关于训练样本集的描述，同时检测哪些与这个训练样本集相似的(新的)样本。该描述应该覆盖代表训练样本集的样本类，同时，在理想情况下，该描述应该能够将样本空间中其它所有可能的异常样本排除在外。

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世界地图geojson文件（国家名称为中文），广泛应用于echarts等可视化类库，用于绘制世界地图，3D地球纹理贴图，对做可视化应用或地图相关的前端同学、非常有用。

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krakenreports 如何安装： 创建一个conda环境，然后运行以下命令 sbatch -p NMLResearch -c 1 --mem=4G --wrap="wget -O - https://raw.githubusercontent.com/TheZetner/krakenreports/master/inst/exec/install.sh | bash" 仅在制浆系统上才需要制浆 运行install.sh，它执行以下操作 安装... 来自Bioconda的kraken2 来自r的r-base 来自r的r-base 来自conda-forge的r-essentials 来自conda-forge的r-xml 安装R Packages Remotes（CRAN）和Krakenreports（Github） 将可执行脚本复制到Conda环境的bin /文件夹中

使用Python爬虫爬取豆瓣数据、SQLite数据库存储数据、Flask框架、Echarts、WordClown等完成数据可视化。