基于matlab的svm的留一法代码实现AROMS-机器学习 机器学习的自动表示优化和模型选择框架-AROMS-Framework 这是AROMS-Framework的Matlab源代码的发布。 这是我在德国杜伊斯堡－埃森大学的智能系统小组（Intelligente Systeme）的博士项目的主要贡献。 我的博士学位论文题目为“机器学习的自动表示优化和模型选择框架”在线发表： 英博士Dipl.-Inf。 FabianBürger，2016年7月4日 与我联系的一种方法是：fabuerger | at | gmail | dot | com ==应用领域和方法== AROMS框架的应用领域是针对监督分类问题的数据处理管道的优化。 管道非常适合每项学习任务，由四个连续处理数据的元素组成： 特征选择元素选择有用的特征子集 功能预处理元素应用数据预处理方法，例如重新缩放，L2归一化或预白化 特征变换元素从流形学习和表示学习领域应用合适的特征变换，例如主成分分析（PCA），自动编码器或LLE（局部线性嵌入） 分类器元素包含分类器，并提供了多种选择，例如内核支持向量机（SVM），随机森林或人工神

内容概要： 1、对收集到测井数据进行去除异常值、插值、标准化、独热编码等数据预处理，分别得到预测储层物性的回归数据及识别储层含油气性的分类数据。 2、为了预测储层物性孔隙度，分别构建了BP神经网络和长短期记忆神经网络，并对该网络的隐含层数、学习率衰退因子和RMSE等关键指标进行对比分析及网络拟合度检测。此外，采用留一法交叉验证将单个井作为测试集，其余不包含该井的测井数据作为训练集，以此来分析单个井的孔隙度预测结果。 3、为了识别储层含油气性，分别构建了BP神经网络和循环神经网络（LSTM及Bi-LSTM），并利用混淆矩阵、ROC曲线及AUC面积来衡量以上分类模型的性能。 适用方向：统计学和神经网络方向案例分析 其他说明：附件包含预处理后的数据、BP和LSTM回归模型代码、BP和LSTM和Bi-LSTM分类模型代码，以及所有的分析结果图，并附上完整报告。 测井数据；BP神经网络；循环神经网络；留一法交叉验证；Matlab

对收集到测井数据进行去除异常值、插值、标准化、独热编码等数据预处理，分别得到预测储层物性的回归数据及识别储层含油气性的分类数据。 为了预测储层物性孔隙度，本文构建了SVM支持向量机回归模型，并对该网络的BoxConstraint和KernelScale等关键指标进行超参数调整。基于上述模型，采用留一法交叉验证将单个井作为测试集，其余不包含该井的测井数据作为训练集，以此来分析单个井的孔隙度预测结果。 对影响因素数据（除去取值深度）进行主成分分析（PCA），将第一主成分和第二主成分作为SVM支持向量机模型的输入向量序列，以六类流体性质（含油水层、差油层、干层、水层、油层及油水同层）作为标签形成输出向量序列。由于典型的SVM支持向量机只能处理二分类问题，因此本文分别构建了六个SVM分类器。并且利用混淆矩阵、ROC曲线及AUC面积来衡量以上分类模型的性能。 适用方向：统计学及机器学习算法（SVM）的实例应用 关键词：SVM支持向量机；留一法交叉验证；主成分分析；matlab

贝叶斯模型matlab代码帕累托平滑重要性抽样 (PSIS) 和 PSIS 留一法交叉验证参考代码 介绍 这些文件为 Matlab/Octave 和 Python（由 制作的 Python 端口）实现了帕累托平滑重要性采样 (PSIS) 和 PSIS 留一法交叉验证。 loo 包中对应的 R 代码 相应的 R 代码可以在 中找到，也可以从 中获得。 ArviZ 中的 Python 代码 PyPI 中可用的 loo 和 psislw 函数具有相应的功能（请参阅 参考资料）。 内容 'm' 文件夹中的 Matlab/Octave 代码 'psislw.m' - 对数重要性权重的帕累托平滑 'psisloo.m' - 帕累托平滑重要性采样留一法对数预测密度 'gpdfitnew.m' - 估计广义帕累托分布的参数 'sumlogs.m' - 向量的总和，其中数字用对数表示 'py' 文件夹中的 Python 模块 'psis.py' - 在 Python (Numpy) 模块中包含以下函数 psislw - 对数重要性权重的帕累托平滑 psisloo - 帕累托平滑重要性采样留一法对数预测密

初步回归法matlab代码Leave_one_out 一劳永逸的回归和分类。 该存储库包含四个文件： Leave_one_out_analysis.m：用于简单的留一法分析的MATLAB代码。 manual.docx：与该页面的内容基本相同。 loo_regression_data.xlsx：用于回归的示例电子表格。 loo_classification_data.xlsx：用于分类的示例电子表格。 MATLAB脚本leave_one_out_analysis.m执行“留一法”程序，以建模多个预测变量和单个结果之间的关系。 预测变量和结果可以是数字的或分类的。 支持4种类型的分析： 基本线性回归； 逐步线性回归； 广义线性回归（对于结果未呈正态分布的情况）； 决策树（一种用于分类结果的分类方法）。 运行脚本时，它会要求您提供包含数据的Excel文件。 该文件必须包含名为to_analyze的工作表（所有其他工作表将被忽略）。 该工作表的组织方式如下：第一列是参与者ID，最后一列是结果，中间的列是预测变量。 第一行包含预测变量的名称和结果。 工作表中不应缺少任何值。 请查看随附的示例lo

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

matlab Parzen窗法估计概率密度函数，得出贝叶斯分类器 用Fisher线性判别方法求分类器 留一法估计错误率

[PearsonR, PearsonP, SpearmanR, SpearmanP, yhat, R2 ] = BenStuff_CrossValCorr( x,y, [MathMagic], [OmNullModel] ) 留一法交叉验证的简单线性回归输入变量： x, y：数据向量（x(n) 和 y(n) 对应一对观测值） MathMagic：可选参数； 默认为 1 - 避免使用 MathMagic 的强大功能循环遍历 n 模型（ http://stats.stackexchange.com/questions/164223/proof-of-loocv-formula ） OmNullModel：可选参数； 默认为 1 - R2 的空模型应该是“全知的”吗？ 如果设置为 1（默认），R2 将比较解释方差与围绕 *all* 数据点均值的方差； 如果设置为 0 将与迭代特定的平均值进行比

基于matlab的svm的留一法代码实现 说明 本代码是实现论文“基于旋转模式的移动设备佩戴位置识别方法”中的实验，提供给需要的同学参考，具体的算法细节请参考该文，这里仅作实现。另外我发布的代码是留一法，原文中还用到了十折交叉请自己实现。 数据集 该文实验基于PAMAP2_Dataset数据集，请自行下载 代码说明 lib文件夹里是svmlib工具库，请加入matlab路径 dataprocess_f是原始数据处理部分(包含特征提取)功能代码 feature1_f 是求频谱矩心，频谱滚降 feature2_f 是算系列特征 svm_f 是 实验的功能部分，每次7个测试者数据作为训练集，剩下一位数据作为测试集。输入参数为测试数据的ID（1~8） dataprocess是数据处理脚本 test是实验脚本 运行 首先将原始数据拷贝至本文件夹，运行dataprocess生成特征值，并保存为txt文件于./SVM文件夹中 然后运行test即可开始实验，结果将生成txt文本于本文件夹。 作者：李诗琦 email:

留一法