K-support方法

本篇介绍了K-support方法的Matlab实现代码。K-support是一种用于稀疏优化和特征选择的有效方法。下面是实现该方法的基本代码： % 定义参数 X = rand(100, 50); % 数据矩阵 Y = rand(100, 1); % 标签 K = 5; % 支持集合的大小 % 计算相关性 R = corr(X, Y); % 特征与标签的相关性 [~, idx] = sort(abs(R), 'descend'); % 按照相关性排序 % 选择前K个特征 selected_features = idx(1:K); % 选择前K个特征 % 输出结果 disp('选中的特征索引:'); disp(selected_features); 此代码通过计算数据矩阵与标签的相关性，选择前K个特征。您可以根据需要调整参数以适应不同的数据集。

help里的英文读不懂，这个可以一定程度帮助你了解matlab。

MATLAB Arduino官方支持包，通过官方离线下载得到的安装包，可以离线安装MATLAB Support Package for Arduino Hardware，官方下载。

支持向量机导论英文版 English version - An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods by Nello Cristianini and John Shawe-Taylor ISBN: 0521780195. Abstract: This is the first comprehensive introduction to SVMs, a new generation learning system based on recent advances in statistical learning theory; it will help readers understand theory and its real-world applications. 前面上传了《支持向量机导论》（中文版），这次把其原版英文版也一并上传，供大家参考学习。一方面，中文版便于阅读，可以短时间内掌握知识；另一方面，中英对照，可以弥补翻译的不足，掌握专业术语，提高英文水平。祝大家学习愉快，祝论坛蒸蒸日上！ abbr_b5ee9907548f5956697c7b992b321790.rar 卷1 abbr_ddc7457ed36c167262fa61f961bed74a.rar 卷2

Since May 2006, I have served as a principal technical support engineer in the Bugs Verification Group of MySQL Support at MySQL AB, later Sun, and now Oracle. In my role, I frequently encounter users grappling with issues without clear solutions. Despite the wealth of information available, navigating through it to pinpoint and resolve problems effectively remains a challenge. While numerous resources detail aspects of the MySQL server, they often focus on its typical functioning rather than troubleshooting methods for identifying failures and anomalies.

Oracle免安装客户端 64位支持 PL/SQL 9、PL/SQL 10、PL/SQL 11 的64位客户端。

这是一个MATLAB实现的自适应k均值算法，用于pSAX（基于内核的概率SAX）方法的时间序列降维。pSAX方法是SAX的扩展，能够更准确地适应时间序列数据的概率分布。代码包括演示脚本，用于展示如何使用pSAX和SAX进行蒙特卡罗实验，评估它们的下限紧度和均方误差。

针对传统k度匿名隐私保护方法在图结构中易受结构性背景知识攻击的问题，提出了一种基于社区划分的改进方法。该方法将网络节点分为社区内节点和连接社区的边缘节点两类，并通过不同的匿名化策略实现了社区内节点的度匿名和边缘节点的社区序列匿名，有效提升了整个社交网络的k度匿名保护水平。实验证明，该方法不仅降低了数据实用性损失，还能抵抗基于节点度和节点所在社区关系的背景知识攻击。

介绍了一种通过数据库修改金蝶K3会计启用期间的方法。该方法经验证安全有效，可确保修改后的系统正常运行。

针对传统隐私保护方法无法应对任意背景知识下恶意分析的问题，本研究提出了在分布式环境中使用MapReduce计算框架实现的差分隐私保护k-means算法。该方法由主任务控制k-means迭代执行；Mapper分任务独立并行计算数据片中记录与聚类中心的距离，并标记其所属聚类；Reducer分任务计算同一聚类中的记录数量和属性向量之和，并利用Laplace机制生成的噪声扰动数据，实现隐私保护。理论证明该算法满足ε差分隐私保护的组合特性。实验结果显示，在提升隐私性和时效性的同时，保证了算法的可用性。