save(['../EXEM_CV_results/EXEM_classCV_' dataset '_split' num2str(opt.ind_split) '_' feature_name '_' norm_method '.mat'],... 'val_dis_eu', 'val_dis_seu', 'val_acc_eu', 'val_acc_seu', 'opt');

时间: 2024-01-01 19:03:30 浏览: 76
EXE

W.P.S.10314.12012.2019.exe

star5星 · 资源好评率100%
这段代码是用于保存EXEM交叉验证结果和参数设置的部分。 使用`save`函数将以下变量保存为MAT文件： - `val_dis_eu`：欧氏距离的交叉验证结果矩阵 - `val_dis_seu`：标准化欧氏距离的交叉验证结果矩阵 - `val_acc_eu`：准确率的交叉验证结果矩阵 - `val_acc_seu`：标准化准确率的交叉验证结果矩阵 - `opt`：参数设置 文件名通过字符串拼接生成，包含了数据集名称、分割索引、特征名称和归一化方法。保存的文件路径是`../EXEM_CV_results/`目录下。 这段代码的目的是将交叉验证的结果和参数设置保存到MAT文件中，以便后续分析和使用。
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eslint-config-exem

eslint-config-exem eslint-config-exem是一个exem编码约定lint规则集。 eslint-config-exem是基于规则集。 安装 $ npm install eslint eslint-config-exem --save-dev 用法 在根目录中.eslintrc.js文件。 // ....

if (strcmp(test_type, 'dis_eu') || strcmp(test_type, 'dis_seu')) save(['../EXEM_results/attr_EXEM_' dataset '_' test_type '_split' num2str(opt.ind_split) '_' feature_name '_'... norm_method '_C' num2str(C) '_nu' num2str(nu) '_gamma' num2str(gamma) '_pca_d' num2str(pca_d) '.mat']... , 'C', 'nu', 'gamma', 'pca_d', 'attr2'); else save(['../EXEM_results/EXEM_' dataset '_' test_type '_split' num2str(opt.ind_split) '_' feature_name '_'... norm_method '_C' num2str(C) '_nu' num2str(nu) '_gamma' num2str(gamma) '_pca_d' num2str(pca_d) '.mat']... , 'regressors', 'C', 'nu', 'gamma', 'pca_d', 'dis_eu', 'dis_seu', 'acc_eu', 'acc_seu'); end

保存的变量包括C、nu、gamma、pca_d和attr2。 2. 如果测试类型不是dis_eu或dis_seu，则将结果保存到另一个文件中。文件名的命名规则与上述相同，保存的变量包括regressors、C、nu、gamma、pca_d、dis_eu、dis_...

%% testing if (strcmp(task, 'test')) if(isempty(direct_test) || length(direct_test) == 1) load(['../EXEM_CV_results/EXEM_classCV_' dataset '_split' num2str(opt.ind_split) '_' feature_name '_' norm_method '.mat'],... 'val_dis_eu', 'val_dis_seu', 'val_acc_eu', 'val_acc_seu', 'opt'); if (strcmp(test_type, 'dis_eu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(-val_dis_eu, direct_test); elseif (strcmp(test_type, 'dis_seu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(-val_dis_seu, direct_test); elseif (strcmp(test_type, 'acc_eu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(val_acc_eu, direct_test); elseif (strcmp(test_type, 'acc_seu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(val_acc_seu, direct_test); else disp('Wrong test type!'); return; end C = opt.C(loc_C(1)); nu = opt.nu(loc_nu(1)); gamma = opt.gamma(loc_gamma(1)); pca_d = opt.pca_d(loc_pca_d(1)); disp([loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1)]); else C = direct_test(1); nu = direct_test(2); gamma = direct_test(3); pca_d = direct_test(4); end Sig_Ytr = Sig_Y(unique(Ytr), :); Sig_Yte = Sig_Y(unique(Yte), :);

使用load函数从MAT文件中加载val_dis_eu、val_dis_seu、val_acc_eu、val_acc_seu和opt变量。这些变量保存了交叉验证过程中的评估结果和参数设置。 2. 根据test_type的值，调用find_max函数找到在...

if(isempty(direct_test) || length(direct_test) == 1) load(['../EXEM_CV_results/EXEM_GZSL_classCV_' dataset '_split' num2str(opt.ind_split) '_' feature_name '_' norm_method '.mat'],... 'val_acc_eu', 'val_acc_seu', 'val_HM_eu', 'val_HM_seu', 'val_bias_eu', 'val_bias_seu', 'opt'); if (strcmp(test_type, 'acc_eu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(val_acc_eu, direct_test); fixed_bias = val_bias_eu(loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1)); elseif (strcmp(test_type, 'acc_seu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(val_acc_seu, direct_test); fixed_bias = val_bias_seu(loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1)); elseif (strcmp(test_type, 'HM_eu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(val_HM_eu, direct_test); fixed_bias = val_bias_eu(loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1)); elseif (strcmp(test_type, 'HM_seu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(val_HM_seu, direct_test); fixed_bias = val_bias_seu(loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1)); else disp('Wrong test type!'); return; end C = opt.C(loc_C(1)); nu = opt.nu(loc_nu(1)); gamma = opt.gamma(loc_gamma(1)); pca_d = opt.pca_d(loc_pca_d(1)); disp([loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1), fixed_bias]); else fixed_bias = direct_test(5); C = direct_test(1); nu = direct_test(2); gamma = direct_test(3); pca_d = direct_test(4); end

这段代码首先检查变量 direct_test 是否为空或长度是否为1。如果是，则加载之前保存的结果文件，并从中获取变量 val_acc_eu、val_acc_seu、val_HM_eu、val_HM_seu、val_bias_eu 和 val_bias_seu。...

[score_S_eu, score_U_eu, score_S_seu, score_U_seu, ~, ~]... = test_EXEM_GZSL(mapped_Xcomb, mean_Xbase, mean_Xhold_rec, mean_Xval_rec, avg_std_Xbase); [AUSUC_val, ~, ~, HM, fixed_bias] = Compute_AUSUC(score_S_eu, score_U_eu, Ycomb, label_S, label_U, []); val_acc_eu(c, n, g, d) = val_acc_eu(c, n, g, d) + AUSUC_val / nr_fold; val_HM_eu(c, n, g, d) = val_HM_eu(c, n, g, d) + HM / nr_fold; val_bias_eu(c, n, g, d) = val_bias_eu(c, n, g, d) + fixed_bias / nr_fold; [AUSUC_val, ~, ~, HM, fixed_bias] = Compute_AUSUC(score_S_seu, score_U_seu, Ycomb, label_S, label_U, []); val_acc_seu(c, n, g, d) = val_acc_seu(c, n, g, d) + AUSUC_val / nr_fold; val_HM_seu(c, n, g, d) = val_HM_seu(c, n, g, d) + HM / nr_fold; val_bias_seu(c, n, g, d) = val_bias_seu(c, n, g, d) + fixed_bias / nr_fold;

首先，使用函数 test_EXEM_GZSL 对 mapped_Xcomb、mean_Xbase、mean_Xhold_rec、mean_Xval_rec 和 avg_std_Xbase 进行测试，得到 score_S_eu、score_U_eu、score_S_seu 和 score_U_seu。 接下来，使用函数 Compute_...

[score_S_eu, score_U_eu, score_S_seu, score_U_seu, ~, ~]... = test_EXEM_GZSL(mapped_Xte, mean_Xtr, mean_S_rec, mean_U_rec, avg_std_Xtr); [acc_eu, auc_record_eu, ~, HM_eu, ~] = Compute_AUSUC(score_S_eu, score_U_eu, Yte, label_S, label_U, fixed_bias); [acc_seu, auc_record_seu, ~, HM_seu, ~] = Compute_AUSUC(score_S_seu, score_U_seu, Yte, label_S, label_U, fixed_bias); disp([acc_eu, HM_eu]); disp([acc_seu, HM_seu]); attr2 = zeros(size(attr2, 1), pca_d); attr2(label_S, :) = mean_S_rec; attr2(label_U, :) = mean_U_rec;

这段代码进行了基于 EXEM 的 GZSL（Generalized Zero-Shot Learning）模型的测试和评估。 首先，调用 test_EXEM_GZSL 函数，将 mapped_Xte、mean_Xtr、mean_S_rec、mean_U_rec 和 avg_std_Xtr 作为输入参数，得到 ...

for c = 1 : length(opt.C) for n = 1 : length(opt.nu) cur_C = opt.C(c); cur_nu = opt.nu(n); mean_Xbase_rec = zeros(size(Sig_Ybase, 1), opt.pca_d(d)); mean_Xval_rec = zeros(size(Sig_Yval, 1), opt.pca_d(d)); mean_Xval = zeros(size(Sig_Yval, 1), opt.pca_d(d)); parfor j = 1 : opt.pca_d(d) % SVR learning and testing regressor = svmtrain(mean_Xbase(:, j), Ker_base, ['-s 4 -t 4 -c ' num2str(cur_C) ' -n ' num2str(cur_nu) ' -m 10000']); mean_Xbase_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xbase(:, j), Ker_base, regressor); mean_Xval_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xval(:, j), Ker_val, regressor); end [dis_eu, dis_seu, acc_eu, acc_seu] = test_EXEM(mapped_Xval, Yval, mean_Xval_rec, avg_std_Xbase); val_dis_eu(c, n, g, d) = val_dis_eu(c, n, g, d) + dis_eu / nr_fold; val_dis_seu(c, n, g, d) = val_dis_seu(c, n, g, d) + dis_seu / nr_fold; val_acc_eu(c, n, g, d) = val_acc_eu(c, n, g, d) + acc_eu / nr_fold; val_acc_seu(c, n, g, d) = val_acc_seu(c, n, g, d) + acc_seu / nr_fold; end end

这段代码是用于在EXEM训练中进行SVR（Support Vector Regression）学习和评估的部分。在C和nu的循环中，对每个组合进行以下操作： 1. 设置当前的C和nu参数值为cur_C和cur_nu。 2. 初始化用于存储重构结果的...

% Data [Xtr, Ytr, Xte, Yte, attr2, class_order] = data_loader(dataset, opt, feature_name, 'not'); % not EXEM(SynC) nr_fold = 5; Sig_Y = get_class_signatures(attr2, norm_method); Sig_dist = Sig_dist_comp(Sig_Y); %% 5-fold class-wise cross validation splitting (for 'train' and 'val') fold_loc = cv_split(task, Ytr, class_order);

函数的输入参数包括数据集名称dataset、选项opt、特征名称feature_name和一个标志位'not'。这个标志位表示不使用EXEM（SynC）。函数的输出包括训练集Xtr和对应的标签Ytr、测试集Xte和对应的标签Yte...

function [score_S_eu, score_U_eu, score_S_seu, score_U_seu, score_S_orig_eu, score_S_orig_seu]... = test_EXEM_GZSL(X, mean_S, mean_S_rec, mean_U_rec, std_Xtr) % Prediction accuracy score_S_eu = test_NN_euclidean(X, mean_S_rec); score_U_eu = test_NN_euclidean(X, mean_U_rec); score_S_seu = test_NN_std_euclidean(X, mean_S_rec, std_Xtr); score_U_seu = test_NN_std_euclidean(X, mean_U_rec, std_Xtr); score_S_orig_eu = test_NN_euclidean(X, mean_S); score_S_orig_seu = test_NN_std_euclidean(X, mean_S, std_Xtr); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Loss or Accuracy %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function score = test_NN_euclidean(X, mean_X) score = -pdist2_fast(X, mean_X); end function score = test_NN_std_euclidean(X, mean_X, std_X) score = -pdist2_fast(bsxfun(@rdivide, X, std_X), bsxfun(@rdivide, mean_X, std_X)); end

这段代码实现了基于 EXEM 的 GZSL（Generalized Zero-Shot Learning）模型的测试过程。 首先，调用 test_NN_euclidean 函数，将输入样本 X 和已知类别样本的重构特征表示 mean_S_rec 作为参数，计算它们之间的欧氏...

%% Starting of EXEM training % PCA learning [mean_Xbase_PCA, V] = do_pca(Xbase); Xbase = bsxfun(@minus, Xbase, mean_Xbase_PCA); Xval = bsxfun(@minus, Xval, mean_Xbase_PCA);

这段代码是EXEM训练的开始部分。首先进行PCA（Principal Component Analysis）学习。 1. do_pca函数用于对训练数据集Xbase进行PCA降维。返回值mean_Xbase_PCA是训练数据集Xbase的均值，并且V是PCA变换的...

[dis_eu, dis_seu, acc_eu, acc_seu] = test_EXEM(mapped_Xte, Yte, mean_Xte_rec, avg_std_Xtr); disp([dis_eu, dis_seu, acc_eu, acc_seu]); attr2 = zeros(size(attr2, 1), pca_d); attr2(unique(Ytr), :) = mean_Xtr_rec; attr2(unique(Yte), :) = mean_Xte_rec;

2. 接下来，定义了一个大小与attr2矩阵相同的零矩阵attr2 = zeros(size(attr2, 1), pca_d)，其中pca_d是一个参数。然后，使用unique(Ytr)和unique(Yte)来获取训练数据集和测试数据集的唯一类别，将mean_...

% SVR learning and testing regressors{j} = svmtrain(mean_Xtr(:, j), Ker_tr, ['-s 4 -t 4 -c ' num2str(C) ' -n ' num2str(nu) ' -m 10000']); mean_Xtr_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xtr(:, j), Ker_tr, regressors{j}); mean_Xte_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xte(:, j), Ker_te, regressors{j}); end [dis_eu, dis_seu, acc_eu, acc_seu] = test_EXEM(mapped_Xte, Yte, mean_Xte_rec, avg_std_Xtr); disp([dis_eu, dis_seu, acc_eu, acc_seu]); attr2 = zeros(size(attr2, 1), pca_d); attr2(unique(Ytr), :) = mean_Xtr_rec; attr2(unique(Yte), :) = mean_Xte_rec;

2. 在循环结束后，调用test_EXEM函数，将映射后的测试数据集mapped_Xte、测试数据集的标签Yte、重新预测得到的测试数据集的目标值mean_Xte_rec以及训练数据集的标准差平均值avg_std_Xtr作为参数。...

%% Starting of EXEM training [mean_Xtr_PCA, V] = do_pca(Xtr); Xtr = bsxfun(@minus, Xtr, mean_Xtr_PCA); Xte = bsxfun(@minus, Xte, mean_Xtr_PCA); % SVR kernel Ker_S = [(1 : length(label_S))', exp(-gamma * pdist2_fast(Sig_S, Sig_S) .^ 2)]; Ker_U = [(1 : length(label_U))', exp(-gamma * pdist2_fast(Sig_U, Sig_S) .^ 2)]; % PCA projection mapped_Xtr = Xtr * V(:, 1 : pca_d); mapped_Xte = Xte * V(:, 1 : pca_d); [mean_Xtr, std_Xtr] = compute_class_stat(Ytr, mapped_Xtr); avg_std_Xtr = mean(std_Xtr, 1); mean_S_rec = zeros(size(Sig_S, 1), pca_d); mean_U_rec = zeros(size(Sig_U, 1), pca_d); mean_U = zeros(size(Sig_U, 1), pca_d); regressors = cell(1, pca_d);

这段代码是EXEM（Extended Exemplar-based Method）训练的开始部分。 首先，使用函数 do_pca 对 Xtr 进行主成分分析（PCA），得到均值 mean_Xtr_PCA 和变换矩阵 V。然后，使用 bsxfun 函数对 Xtr 和 Xte 进行均值...

（题目〕定义一个类EXAM1，用于在一个指定的苑围内查找能被B整除且十 位数字是5的所有整数，统计 满足条件之整数的个数，并输出它们。 [编程要求] 1〉私有数据成员。 int 1ow， up：存放给定整数范围的下限和上限。 int al100]：存放满足条件的整数。 int count：存放满足条件的整数的个数。 （2）公有成员函数。 BXANL (znt t1，int +2）：杨造函教，用大和t2初始化2ov和sp，同时初始化couat。 roid fun( )：求满足条件的整数。并依次放入数组avoid show（)：输出查找范围、满足条件的整数及其个数，每行输出5个整数。 （3）在主区数中定义一个Exem类的对家。，给定的查找范国为 (100, 500]。 通过对象p调用成员函数实现查找及输出，

好的，下面是EXAM1类的代码实现： cpp #include using namespace std; class EXAM1 { private: int low, up; // 给定整数范围的下限和上限 ... EXAM1(int t1, int t2) { // 构造函数，用t1和t2初始化low和up ...
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