多类感知器 多类感知器算法是一种用于将数据分类为一系列类之一的监督学习算法。 作为我项目的一部分，构建了以下实现，以构建特定于领域的自然语言问答算法（interview_qa），根据问题的内容将问题分类。 该算法的构建方式使其可以推广到任何用例，并在以下各节中详细说明了如何格式化数据。 它意味着易于使用和理解，而没有任何重大的性能问题。 为了获得更多好处，该模块还包含一些功能，以方便训练，构建和测试分类器，并提供有用的指标和统计数据来判断效果。 算法总结 像大多数感知器算法一样，该算法也基于神经元的生物学模型，并且它是激活的。 在普通感知器（二进制分类器）的情况下，数据被分解为一系列具有特定值的属性或特征。 当人工神经元接收该特征向量作为刺激时，将其乘以权重向量（点积），以计算特定数据点的激活值。 如果激活能量足够高，则神经元触发（数据符合分类标准）。 对于多类感知器，情况有所不同。

一种基于有向无环图的多类SVM分类器_李昆仑

多类运动想象脑机接口控制的虚拟漫游，谷艳蕾，张吉财，本研究旨在区分想象左手、右手、脚运动三种状态下的脑电信号，从而建立在虚拟环境中控制左转、右转、前行、停止的脑机接口系统。

matlab人头检测的代码ArCO 免责声明 分发该程序是希望它会有用，但是没有任何保证； 甚至没有对适销性或特定用途适用性的暗示保证。 随意将此代码用于学术目的。 请使用下面提供的引用。 该代码的测试部分在Matlab 2009b上的Intel Xeon（R）CPU E5440 @ 2.83 GHz 8 GB RAM上，每个图像花费0.05秒。 该代码在计算上最昂贵的部分是学习阶段Y_train_light.m 表现 给定50x50的图像，此代码将执行基于补丁的头部姿势检测。 如果您有任何问题，请给我发电子邮件 数据 演示代码和图像提供 有一个完整的脚本可用于学习和测试ARCO： 下载数据。 Z_ARCO.m：这是主要脚本。 它能够在黎曼流形上学习和测试多类Logitboost分类器。 变量“ experiment”（在Z_ARCO.m中）包含存储此框架的所有预先计算的部分的路径。 为了显示该框架的一些定性结果，仅分类结果未计算。 如果要在完整的测试集上测试此框架，只需将变量“ test_dir”从“ ./QML4PoseHeads/test_demo”更改为“ ./QML4Pose

功能1. kNNeighbors.predict（_） 2. kNNeighbors.find(_) 描述1. 返回一个或多个测试实例的估计标签。 2. 返回 k 个最近的训练实例的索引和各自的距离。 使用鸢尾花数据集的示例 加载fisheriris X = 测量值； Y = 物种； Xnew = [min(X);mean(X);max(X)]; k = 5； 公制 = '欧几里得'; mdl = kNNeighbors(k,metric); mdl = mdl.fit(X,Y); Ypred = mdl.predict(Xnew) Ypred = 'setosa' '杂色' '弗吉尼亚' Ynew = {'versicolor';'versicolor';'virginica'}; 准确率=accuracy_score（Ypred，Ynew） 精度= 0.6667 请

通用空间模式（CSP）算法能够解决运动图像任务脑机接口（BCI）的二进制分类问题。 本文提出了一种基于滤波器组公共空间模式（FBCSP）的新方法，称为多尺度重叠FBCSP（MO-FBCSP）。 我们通过使用一对一（OvO）策略将CSP算法扩展到多类。 选择多个周期，并将其与包含有用信息的滤波器组的重叠频谱结合在一起。 在具有9个主题的基准BCI竞赛IV数据集2a上对该方法进行了评估。 随机森林（RF）分类器的平均准确度达到80％，相应的kappa值为0.734。 定量结果表明，该方案优于经典FBCSP算法超过12％。

为了利用ROC曲线下的面积(AUC),更好地评价多类SVM学习效果,提出了MOSMAUC(multi-objective optimizes multiclass SVM based on AUC)算法。该算法采用AUC作为评价标准,利用多目标优化算法作为SVM参数的优化方法,避免优化对象的AUC值过低问题,因为在多类分类学习中任何一个两类分类的AUC值太低,都会影响整体学习的效果。实验结果表明,提出的优化方法改进了算法的学习能力,取得了较好的学习效果。

SVM解决多类分类的问题，包含源码和说明。

利用类选择器画三个盒子/多类名使用/id选择器

混淆矩阵提供有关错误分类的信息。 如何以矩阵形式对每个类的模式在其实际类中与其他类进行分类。