该工具箱用于通过正则化风险最小化来学习线性二元分类器。 具体来说，它假设一个线性二元分类器 y=sign(w'x+b)，并且通过最小化以下目标函数来学习参数： w*,b*=argmin 1/n sum l(y_i,w'x_i+b) + lambda/2*w'w 我们使用共轭梯度下降法来解决优化问题。 特征： 1. 分类器可以使用不同的损失函数学习，例如平方损失和逻辑损失或任何用户定义的损失。 2. 正则化参数可以通过重复的 k 折交叉验证或单独的验证集进行调整。 3. 正则化参数可以根据不同的标准进行调整，如整体精度、平均精度、平均精度和 roc 曲线下面积请注意，如果您想使用 roc 曲线下的平均精度和面积，请确保下载了 vlFeat 工具箱 ( http://www.vlfeat.org/ ) 并将其包含在路径中
