matlab交叉验证代码PyTorch DGCNN 关于 DGCNN（深图卷积神经网络）的PyTorch实现。 检查更多信息。 要求：python 2.7或python 3.6； 火炬> = 0.4.0 安装 此实现基于戴汉俊的structure2vec图后端。 在“ lib /”目录下，键入 make -j4 编译必要的c ++文件。 之后，在此存储库的根目录下，键入 ./run_DGCNN.sh 使用默认设置在数据集MUTAG上运行DGCNN。 或输入 ./run_DGCNN.sh DATANAME FOLD 在数据集= DATANAME上运行，使用倍数= FOLD（1-10，对应于在交叉验证实验中用作测试数据的倍数）。 如果将FOLD设置为0，例如键入“ ./run_DGCNN.sh DD 0”，则它将在DD上运行10倍交叉验证，并报告平均准确度。 或者，键入 ./run_DGCNN.sh DATANAME 1 200 将数据集中的最后200张图用作测试图。 折数1将被忽略。 检查“ run_DGCNN.sh”以获取更多选项。 数据集 默认图形数据集存储在“ data / DSN

matlab 交叉验证代码 Preface 下面是我对这篇 Reading Text in the Wild with Convolutional Neural Networks 文章, 对于前半部分：文字定位检测部分的复现大致流程。 用的数据集是 ICDAR 2011: ，不少人都说 ICDAR 2011 数据集下载不了，我在这里上传一份我自己备份的： 需要指出的是，一方面因为做个实验与示例，且数据集小，做的结果比较粗糙。希望大家包含一下，因为不少同学跟我私信要代码，我在这里贴出来。希望得到大神的建议，帮助完善。 整理后的过程文件都在 reading text in the wild 中。 edge_boxes_with_python 文件夹，存放 Edge Boxes 、Random Forest 的代码，还有一些中间保存的变量结果。 Bounding_Box_Reg 是存放最后回归的文件夹。训练数据的生成、网络的定义都在里面。 Output 文件夹存放中间输出的图像，即将 Bounding Boxes 画在原图上的结果。 **注意：**下面有些数学公式，Github 上不支持，您

本程序为广义交叉验证（GCV）的matlab代码，在一些场合有比交叉验证（OCV）更好的特性

matlab交叉验证代码厕所 拟合贝叶斯模型的有效近似留一法交叉验证 loo是一个R包，它使用户可以为拟合的贝叶斯模型计算有效的近似留一法式交叉验证，以及可以用于平均预测分布的模型权重。 loo软件包打包为来自以下对象的近似LOO-CV和WAIC实现了快速稳定的计算 Vehtari，A.，Gelman，A.和Gabry，J.（2017年）。 使用留一法交叉验证和WAIC的实用贝叶斯模型评估。 统计与计算。 27（5），1413--1432。 doi：10.1007 / s11222-016-9696-4。 ，。 并按照以下说明计算模型权重 Yao，Y.，Vehtari，A.，Simpson，D.和Gelman，A.（2018）。 使用叠加来平均贝叶斯预测分布。 在贝叶斯分析中，doi：10.1214 / 17-BA1091。 ，。 从现有的后验模拟绘图中，我们使用帕累托平滑重要性抽样（PSIS）（一种用于调整重要性权重的新过程）来计算近似LOO-CV。 作为我们计算的副产品，我们还获得了近似标准误差，用于估计的预测误差和比较两个模型之间的预测误差。 我们建议使用PSIS-LOO-CV而