rbf预测matlab代码-klr:Matlab代码可实现高效的多内核逻辑回归

rbf预测数学代码l Matlab代码可实现高效的多内核逻辑回归 出版物 实现的详细信息在中给出。 如果您将此代码用于科学工作，请引用本文并提供该代码的链接。 安装 确保首先安装该软件包。 通过运行make来编译MEX文件。 这将产生DLL文件。 将所有DLL和* .m文件复制到您的Matlab路径中的某个位置。 如何使用它 上面链接的论文中描述了实现的数学细节。 首先，您可以执行两种不同的操作： A）使预测变量适合已选择的固定超参数（内核参数） B）从数据中学习超参数，并拟合预测变量 B）需要对A）的一系列调用。 仅针对A）使代码适应您的特定情况更为简单。 无论如何，全局结构KLR用于为代码提供参数和基元的句柄。 全局结构KLR_INTERN用于传递内部变量。 A）由函数KLR_FINDMAP处理，该函数查找固定超参数的参数ALPHA。 ALPHA和超参数的预测是通过KLR_PREDICT完成的。 B）由函数KLR_CRITFUNC处理，该函数在给定的hyererparameter向量上评估学习准则和梯度。 您可以将此函数插入​​您喜欢的非线性优化器中。 Carl Rasmussen