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Hello by Adele MatLab Simulation

于 2022-05-05 发布文件大小:154.73 kB

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代码说明：

通过Matlab仿真的一个Matlab模拟的一个由阿黛勒的一首问候歌曲，Treble 1= ；1%的介绍：（0,4）、（0,2）、（0,1）、（0,1）、（0,1）、（0,0.75）、（38,0.25）、（40,0.25）、（38,0.75）、（0,1）、（38,0.25）、（38,1）、（0,1）、（0,1）、（0,1）、（36,0.5）、（40,0.1）、（0,1）、（0,1）、（0,1）、（0,1）、（0,0,0,0,0.75）、（0,0,0,0,0.75）、（0,0,0,0,0,1）、（0,1）、（0,1）、（0,1）、（0,1）、（0,1）、（0,1）、（0,1）、（0,1）、（0,1）、（0,1）、（0,1）、（0,1）、（0,1）、（0,1）、（0,1）、（0,1）、（0,1）、（0,0.25），（36，0.25),(36,1),(0,0.25),(36,0.25),(40,0.5),(40,0.75),(38,0.25),(36,0.5),(0,0.5),(0,1),(38,0.25),(38,0.25),(38,0.25),(38,0.25),(38,0.5),(40,0.5),(0,1),(0,0.5),(40,0.5),(40,0.5).40,0.25),40,0.25),(40,0.5),(40,0.25),(40,0.25),(40,0.5),(40,0.25),(40,0.25),(40,0.5),(38,0.25),(36,0.25),(0,0.25),(36,0.25),(36,0.25),(38,0.25),(38,0.75),(38,0.25),(36,0.5),（36,0.5），（36,0.5），（33,0.5），（0,0.75），（38,0.25），%合唱：（重复一次）（40,0.5），（40,0.25），（38,0.25），（40,0.25），（38,0.25），（36,0.5），

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classifier_D
说明：使用SVM分类器来预测乳腺癌病人的预后(特征选择；分类器构建)，评价模型时使用无被交叉验证，性能评价指标包括准确率，AUC，灵敏度，特异度。学会最基本的机器学习方法。可查看分发给大家的代码，以后遇到类似的问题，可用相似的思路和代码。(The SVM classifier was used to predict the prognosis of breast cancer patients (feature selection; classifier construction), and the model was used without cross-validation. Performance evaluation indicators included accuracy, AUC, sensitivity, and specificity. Learn the most basic machine learning methods. You can view the code distributed to everyone, and later encounter similar problems, similar ideas and code can be used.)

2019-03-12 19:57:53下载

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说明： rbf源码说明有例子，有详细解说，说明步骤和原理。希望对大家有用(有例子，有详细解说，说明步骤和原理。希望对大家有用)

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