這週忙著趕畢業**，發個前段時間用到的在matlab中使用交叉驗證函式的方法吧。
交叉驗證是一種隨機迴圈驗證方法，它可以將資料樣本隨機分割成幾個子集。交叉驗證主要用於評估統計分析或機器學習演算法的泛化能力等。
在評估機器學習演算法的泛化能力時，我們可以選擇隨機分割後的一部分資料作為訓練樣本，另一部分作為測試樣本。具體實現流程如下：
data = rand(9,3);%建立維度為9×3的隨機矩陣樣本
indices = crossvalind('kfold', 9, 3);%將資料樣本隨機分割為3部分
fori = 1:3
%迴圈3次，分別取出第i部分作為測試樣本，其餘兩部分作為訓練樣本
test = (indices == i);
train = ~test;
traindata = data(train, :);
testdata = data(test, :);
end
生成的隨機矩陣data:
indices資料，即分成的三類，數字相同表示對應的行數為同一類：
當i=3時的test資料：
對應的train資料（即對test取反）：
testdata（即test資料中『1』所對應的行的資料）
結束，歡迎交流學習！
Matlab使用交叉驗證
在做機器學習時，經常要用到交叉驗證來分配資料，故在此記錄一下。所謂交叉驗證，就是將乙個資料集分為k份，然後取其中乙份作為測試集，剩餘k 1份作為訓練集。然後，取另乙份作為測試集，其餘k 1份作為訓練集.如此迴圈，直到每乙份都做過測試集為止。用的比較多的是10折交叉驗證，如下 clc clear al...
在keras中使用交叉驗證或者網格搜尋踩的坑
1.create model。即建立自己的模型，在keras中自己根據需要搭模型，例如 def create model self 2.定義進行調參或者交叉驗證的方法，以供其他方法進行呼叫 def adj para self,x train,y train estimator kerasclassi...
在Matlab中使用Levmar
本文介紹如何在windows平台下，在matlab中適用levmar。首先，網上教程很多，有的需要適用cmake，那樣略顯麻煩。levmar本身提供了對visual studio的支援，並且大部分在windows的開發者都是適用visual studio的，因此本文不使用cmake，而直接利用vis...