matlabauc代码-mil Matlab的多实例学习工具箱

matlab遗传代码工具箱设置概述。该工具箱包含了我为机器学习领域编写的所有代码。软件要求主要是Python，将来可能会使用C++。工具箱内容包括分类（如Logistic回归，使用不同方法如SGD/SVRG推论LR中参数的求解器）、聚类（如Python中实现的朴素k-mean算法和在MATLAB中使用张量运算实现的SOM）、降维（如PCA）、神经网络（如在张量流中建立神经网络的Python类TFNN和多层感知器的MATLAB类MLP_SingleOutput）、以及模型选择（如用Python编写的遗传算法遵循sklearn编码样式的GA）。

Matlab统计学习工具箱提供了丰富的统计工具使用学习资源。

MATLAB开发的深度学习工具箱用于实现深度学习模型。

MATLAB 的 officedoc 工具箱用于操作 Office 文件。

这些图像现在在TEDANA中可用，但可以在此处找到。该工具箱已不再维护、更新或甚至可能不再工作。这些数字是通过改进的多回波降噪程序TEDANA生成的。我已经创建了一个方便的Matlab脚本，用于与MEICA.py（v3）一起使用，从而生成一系列图形以快速查看输出。这些图形包括MEICA.py的组件时间序列，以及用颜色编码的组件类型：粗体绿色、非粗体红色、R2加权粉色、忽略黑色。更新至2017年9月22日，现在支持更多的Fourier-Transformed Fieldmap（FTF）情节。每个图形还包括来自TED/betas_OC.nii的β值大脑切片、运动参数和框架位移的Kappa与Rho散

Matlab工具箱Popcode是专门用于对香农代码进行建模和信息理论量度计算的工具。

COBRA工具箱是基于约束的重构和分析工具箱，满足MATLAB系统要求和求解器安装。确保您的系统配置正确，并安装兼容的求解器如TOMLAB，IBM ILOG CPLEX，GUROBI或MOSEK。通过克隆存储库安装COBRA工具箱，使用命令：$ git clone --depth=1 https://github.com/opencobra/cobratoolbox.git cobratoolbox。请查阅initCobraToolbox教程、文档和支持以了解更多信息，并从目录中运行所有教程。如有需要，请访问我们的网站获取支持或发布问题。

sltoolbox（统计学习工具箱）整理了一套全面的MATLAB代码，涵盖了统计学习、模式识别和计算机视觉领域的广泛内容。包括了256个M文件，分布在24个类别中，涵盖了从低级计算例程到高级框架和算法的各种工具。主要特点包括：（1）涵盖学习和视觉中的多个研究热点，如分类、回归、统计建模、有限混合模型、基于图论的学习、子空间学习、核学习、流形学习、张量代数、向量量化和词汇学习；（2）提供许多实用工具，便于在MATLAB中进行实验，包括一套用于操作数据、文本和文件的工具包。此外，还提供了基于MATLAB的脚本系统，名为实验描述语言，配合基于XML的实验控制系统，帮助您轻松运行大批量实验；（3）高度

MATLAB学习资料 - MATLAB符号计算工具箱