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搜索资源 - cross validation neural matlab
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神经网络训练，应用matlab7NN包，用一个隐藏层使用5折交叉验证。-Training the Neural Network
This scr ipt is something that I did for a course at Uni. It uses the Neural Networking package provided with MatLab 7 unfortunately I m not sure if it s available with the earlier ve
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estimate the test accuracy,training accuray and validation accuracy of a neural network with 10-fold cross validation.-estimate the test accuracy,training accuray and validation accuracy of a neural network with 10-fold cross validation.
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The code implements a probabilstic Neuraol network for classification problems trained with a Leave One Out Cross Validation Scheme in Matlab (version 7 or above). The following toolboxes are required: statidtics, optimization and neural networks.
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matlab交叉验证cross Validation，把样本集分为训练集和测试集，防止网络出现过拟合，提高网络的泛化能力和预测精度-cross Validation for matlab，to estimate the test accuracy,training accuray and validation accuracy of a neural network
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一个matlab写的bp人工神经网络程序，参数优化采用交叉验证办法-Write a matlab bp artificial neural network program, parameter optimization using cross-validation method
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Grnn神经网络交叉验证，matlab中可实现代码文档-Grnn nerve network cross-validation, matlab in the can be to achieve the code documentation
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LS-SVM Leave-One-Out Cross-Validation Demo
G. C. Cawley, "Leave-one-out cross-validation based model selection criteria for weighted LS-SVMs", Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN-2006), pages 1661-1668, Vanco
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神经网络实例文件说明：
1. chapter26_lvq.m为主程序，将该文件夹设置为MATLAB当前工作路径，运行即可。
2. crossvalidation_lvq.mat为增加了交叉验证功能(确定最佳的隐含层神经元个数)的LVQ程序。
3. chapter26_bp.m为对比的BP程序。
4. data.mat为数据文件。
5. 该程序在MATLAB2009a版本下测试通过，个别函数在低版本中不存在或者调用格式有所不同，参照对应版本中的帮助
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matlab进行十折交叉验证神经网络，用于预测(Matlab performs ten fold cross validation using neural networks)
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SVM Light工具箱 Matlab接口，已经编译好，可直接用(SVMlight, by Joachims, is one of the most widely used SVM classification and regression package. It has a fast optimization algorithm, can be applied to very large datasets, and has a very efficient implementation of
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SURROGATES工具箱是一个多维函数逼近和优化方法的通用MATLAB库。当前版本包括以下功能：
实验设计：中心复合设计，全因子设计，拉丁超立方体设计，D-optimal和maxmin设计。
代理：克里金法，多项式响应面，径向基神经网络和支持向量回归。
错误和交叉验证的分析：留一法和k折交叉验证，以及经典的错误分析（确定系数，标准误差;均方根误差等;）。
基于代理的优化：高效的全局优化（EGO）算法。
其他能力：通过安全裕度进行全局敏感性分析和保守替代。(SURROGATES Toolbox
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