在Matlab中搜索和查找数据集条目的功能datasetStrFind函数解析

irisdata.mat文件是一个常用的数据挖掘实验工具，特别适合于在Matlab环境下进行分析和应用。

用于交叉验证的日期划分函数，用起来真的是挺顺手的。Matlab虽然自带了一些交叉验证的功能，但老实说，不是直观。这段代码就比较贴心，直接帮你把一串日期数据随机分成训练集、验证集和测试集，适合搞机器学习或者参数调优的同学。 自带了个用支持向量机（SVM）调核函数的示例，嗯，用来参考参数调整的思路还挺有的。代码结构也比较清晰，变量命名都蛮规整的，新手上手也不会懵。需要划分数据集训练模型？直接上这个函数就行。 我觉得它比较适合那些不想纠结 Matlab 交叉验证函数细节、又想快速测试模型表现的情况。你只要把日期数据丢进去，它就帮你分好三份，训练一份，验证一份，用测试集看看效果，流程刚刚好。 对了，如

这是一个用于在矩阵中查找前n个最大数的C-Mex函数。 >> x=randperm(20); >> nmax(x,5)答案= 20 19 18 17 16 >> nthmax(x,5)答案= 16

bibget函数通过简单的命令行界面简化了从IEEE Xplore创建BibTeX数据库的过程。要使用bibget，您需要获得一个用于IEEE Xplore元数据API的API密钥。您可以从http://developer.ieee.org获取这样的API密钥，并将其插入到bibkey.m文件中后，运行脚本bibdemo即可开始！

这是一个简单的脚本示例，演示了如何使用70%的数据集进行分类器训练，并用剩余数据集进行分类器测试。此脚本基于http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/21204-matlab-weka-interface 。

AR 和 ORL 与 Stanford 数据集是人脸识别领域比较常用的几个数据集。Stanford 数据集包含 200 张男性和 200 张女性人脸图像，光照和姿态都差不多，分辨率为 200×200，正面图像为主，分为训练集和测试集，图像格式为.jpg。而 ORL 数据集是 40 个人的面部图像，10 张，格式是.pgm。此外，AR 数据集有 2600 张图像，男女不分文件夹，文件格式也是.pgm。总体来说，这些数据集对人脸识别的测试和研究挺有的。如果你做人脸识别相关的项目，使用这些数据集可以轻松搞定数据准备工作，节省多时间哦。

这个函数可以像处理Handle Graphics函数一样解析属性/值对，意味着它可以处理字段名称为属性名称的结构。

类似于isfield函数，isnestedfield可用于在Matlab开发中搜索嵌套结构中的字段名称。它不仅适用于普通字段，还能够深入搜索更低级别的字段。使用varargin可以设置搜索的最大级别深度。

Matlab开发：实现了六个参数化函数，用于生成机器学习中不同的二维数据集。