为准确模拟黄河流域某矿区地层分布形态，选取80个地质云钻孔数据利用ArcMap分析数据特征，运用克里金方法插值过程中考虑变异函数模型和搜索步长数的影响，通过交叉验证确定最优插值方式，并通过三维可视化对结果进行展示。结果表明：采用普通克里格插值方法，参数选择高斯模型、步长数9插值精度最高。多模型参数比较的结果可应用于类似矿区地层分布的研究。

交叉验证优化SVM参数，训练模型

什么是机器学习分类算法？【K-近邻算法(KNN)、交叉验证、朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林】.doc

matlab 10折交叉验证知识代码CSE-5334-数据挖掘 lin_regression_Matlab.txt包含线性回归Matlab代码。 lin_regression_Python.txt包含线性回归Python代码。 在ATNT50目录中，我们有 trainDataXY.txt 它包含45张图像。 来自类别1的图像1-9。来自类别2的图像10-18，以此类推。每个图像都是一列。 第一行是类别标签。 testDataXY.txt 它包含5张图片。 每个图像都是一列。 第一行是类别标签。 您使用训练数据训练分类器。 训练完分类器后，您就可以对testData中的数据进行分类，并将获得的类标签与那里提供的地面标签进行比较。 这两个数据是简单的训练和测试数据。 它们是预热数据，因此您可以看到分类器如何处理此简单数据。 数据集：ATNT-face-image400.txt： 文本文件。 第一行是群集标签。 第二端行：每列是一个特征向量（向量长度= 28x23）。 总计40个班级。 每个班级有10张图片。 总计40 * 10 = 400张图像 数据集：Hand-writing-26-le

基于交叉svm分类的健康状态分类技术研究 基于交叉svm分类的健康状态分类技术研究 采取了交叉验证的方法优化SVM,并且对原始的数据进行健康状态的分类技术研究 得到ROC曲线等。

MFCC+svm交叉验证的说话人分类

fold 旨在为任何学习者生成交叉验证折叠。 它旨在与标准、工具箱和贡献的学习者一起使用。 它可用于随机或非随机、分层或未分层的 CV。 它可以与任意复杂的重复或嵌套CV方案一起使用。 它可用于引导和 CV 方案，包括引导折叠。 最初使用参数运行，带或不带数据集（分层所需），返回 CV 结构。 随后，它可以仅以CV作为参数运行以产生顺序的下一个折叠。 或者，可以指定特定的嵌套折叠序列来控制生成哪个折叠。 它旨在与任何（监督或非监督）学习算法一起使用，包括内置和标准函数、工具箱和贡献的分类器。 返回的 CV 具有指定每个折叠中使用的子集的索引向量。

交叉验证： 把样本分为训练集评估集和测试集。

本资源用于博客栏目中的机器学习实例详解中逻辑回归案例模板——信用卡欺诈检测，包含数据和完整的流程ipynb文件

matlab 10折交叉验证知识代码简介：预测和可视化的结果位于“结果”文件夹下。 那些ML模型预测的是每条记录的位置，而html文件可视化的是车辆加速和访问的前10个位置。 这些html文件由Python脚本生成，将位置速度限制与汽车记录进行比较，并计算所有位置的频率。 原始数据集（位于文件夹“ 1-data-preprocessing”中）： linkinfo-copy.csv：包含传感器信息的excel文件 traffic-csv文件夹：该文件夹包括从04/2015到12/2016的所有流量记录 源代码： 1-data-preprocessing文件夹：该文件夹包括有关数据预处理的所有脚本（步骤1） 2-ml-model：包含所有机器学习脚本的文件夹（第2步） 3-可视化：该文件夹包括有关可视化的所有脚本（第3步） 补充材料： 纸文件夹：包含我用作参考的所有纸的文件夹 结果文件夹：该文件夹包含屏幕截图和ML预测和可视化结果的输出 ================================================== =========================