行业制造-电动装置-多折式散热片及采用此多折式散热片的电子装置.zip

matlab 10折交叉验证知识代码KNN算法方法 针对数据挖掘课程设计了不同的KNN算法。 有一个与患者的癌症状况相关的数据集，具有10个不同的特征，并且是用于诊断的类部分。 “ 1”用于诊断疾病，“ 0”反之亦然。 在家庭作业中，我将种子函数用作rng（3）。 Fitcknn 使用Matlab的fitcknn作为内置函数。 代码步骤如下： a）使用randperm函数对数据集进行混洗，然后将其分为训练数据和验证数据两类。 该分区的形式为：火车集为80％，验证集为20％。 b）对于距离测量，使用欧几里得距离。 c）此分配没有交叉验证。 d）为了预测验证类别，使用了从1到100的100个不同的knn值。 e）通过使用绘图函数，我们可以观察到如何通过更改knn值来区分值。 f）最佳knn = 41且错误率选择为0.0614 Fuzzyknn，r_radius_neighbour实现 我想出了我自己的KNN函数，例如Fuzzyknn和rnearest knn。 a）我用欧几里得距离实现了模糊算法。 我在另一个脚本中编码了Fuzzyknn函数，然后将其调用到主脚本中以查看不同knn值的结果。

Jx-DLT：深度学习工具箱 *此工具箱包含卷积神经网络（CNN） * 显示了如何使用带有基准数据集的CNN程序的示例。 请注意，我们使用一到三个卷积层设置来演示CNN。 *该工具箱的详细信息可以在https://github.com/JingweiToo/Deep-Learning-Toolbox中找到 ****************************************************** ****************************************************** ******************************

2D-CNN和3D-CNN_MRI分类 使用5折交叉验证对MRI进行多分类的2D CNN和3D CNN模型。 所有图像均为NIfTI 用于早期融合的3D CNN架构 二维融合CNN的准确性/损失，平均为5倍 （a）2D，（b）3D融合CNN的混淆矩阵

多层感知机(MLP)(三层)(UCI乳腺癌数据库)(k折交叉验证)(反向传递)(机器学习，神经网络)

学习器在测试集上的误差我们通常称作“泛化误差”。要想得到“泛化误差”首先得将数据集划分为训练集和测试集。那么怎么划分呢？常用的方法有两种，k折交叉验证法和自助法。介绍这两种方法的资料有很多。下面是k折交叉验证法的python实现。 ##一个简单的2折交叉验证 from sklearn.model_selection import KFold import numpy as np X=np.array([[1,2],[3,4],[1,3],[3,5]]) Y=np.array([1,2,3,4]) KF=KFold(n_splits=2) #建立4折交叉验证方法 查一下KFold函数的参数

用贝叶斯公式进行具体计算验证在已有条件下是否去打球。 (Calculate average decision accurate for Table 1 using Ten-fold-cross validation.)

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