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matlab中rbf源代码支持向量机 在该存储库中，提供了一个MATLAB工具箱，以针对不平衡和多类型分类问题训练和测试基于支持向量机（SVM）的模型。 附加了两个分类技巧，即granularization和binary-tree以形成GBT-SVM模型。 有关该模型的详细信息，请参考我的。 工具箱的构造 文件夹中的代码和脚本可用于构建粒度SVM（GSVM）模型，该模型能够形成树结构分类器。 我在这里列出了名称和相应的注释。 方法 评论 getGranule 通过将主要类别拆分为子集或颗粒来生成平衡的数据集。 myCrossSVM 通过交叉验证和网格化训练SVM模型，内核是可选的。 myGSVM预测 使用训练有素的模型对新样品进行分类。 获取颗粒 为了获得平衡的数据集，您可以使用getGranule作为 >>> [DataGranules] = getGranule(data,label) 输出DataGranules是一个结构，形成为 数据粒度 MajIdx ：主要类别的标签 MinIdx ：次要类别的标签 GraNum ：颗粒数 MinData ：次要样本的数据和标签 MajDat

无缝钢管尺寸无缝钢管尺寸、外形、重量及允许偏差

OFD Reader & Writer 在使用OFDRW前请务必悉知 。 如何clone和预览存在困难，请移步 Talk is cheap,Show me the code. ——Linus Torvalds 像写HTML和Word那样简单的编写OFD。 根据标准实现版式文档OFD库（含有书签）。 项目结构： OFD核心API，参考实现的基础数据结构。 生成OFD字体相关。 OFD布局引擎库，用于文档构建和渲染。 OFD文件的容器，用于文档的打包。 OFD文档解析器，用于OFD的反序列化以及签名签章。 OFD文档数字签章。 用于支持签章模块需要的国密电子签章数据结构。 OFDRW 所有模块所共用的全局变量。 OFD文档转换PDF、图片。New 上述所有模块整合包，用于简化依赖引入。 QuickStart 引入依赖 org.

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