Matlab开发简单重复和嵌套交叉验证与自举抽样文件夹生成

这是一个我频繁使用的函数，用于扫描文件和目录并生成文件和文件夹树。

Matlab开发中，实现清理目录并生成文件和文件夹结构的简单功能。

PEMF 交叉验证是一种利用预测增强模型（PEM）评估代理模型预测性能的方法，特别适用于交叉验证场景。

randomCrossValidation.m描述了省略交叉验证可能导致过度拟合，从而产生误导性的高拟合优度。该文件使用泊松广义线性模型拟合随机泊松分布矩阵x和向量y，并讨论了两种拟合优度情况：没有交叉验证时出现的高伪R2值，以及交叉验证可以提供的正确低pR2值。过度拟合导致的高pR2值和缺乏交叉验证的良好拟合，意味着模型忽视了数据的基本属性，无法泛化到未使用的数据值。此外，文中还介绍了pR2度量的定义及其在MATLAB中的实现。

MATLAB开发：文件夹备份功能。设计一个简单的程序，用于创建文件夹备份。

Spark ml管道交叉验证过程中的逻辑回归模型训练包含以下步骤： 模型训练输入参数：包括特征选择、正则化参数等。 训练代码：使用Spark MLlib提供的API进行逻辑回归模型的训练。 模型评估输入参数：包含评估指标、数据划分等。 评估代码：利用交叉验证的方法对模型进行评估，输出评估结果。

Matlab开发：多条件递归搜索文件夹中的文件。通过多个条件搜索指定文件夹中的文件，实现精确查找。

将多个文件夹中的所有图片收集并合并，创建一个统一的视频。可调整帧率和文件名。当前支持*.jpg格式。需要添加行来修改代码段以提升质量。详细代码和资源可参考Walter Roberson的个人主页和图像分析师答案。

在本研究中，Matlab如何进行十字交叉验证的代码应用于场景分类。研究由杰西卡·斯宾塞进行，受康涅狄格大学的Ozgur Izmirli教授指导。场景分类是机器学习中的重要问题，广泛应用于归档、博物馆作品和社交媒体标记。此分类器在不依赖对象检测的情况下，使用一个数据集的准确度为78.6%，并进行了10倍交叉验证。为了正确运行此代码，您需要安装Matlab机器学习工具箱。在运行framework.m后，打开Matlab工具栏中的Apps，选择分类学习器，点击“新会话”的黄色+，选择“T”作为变量。在此过程中，需注意“旧建筑物”和“田野”类别可能导致结果的变化。