BAKAb的博客

报错：错误使用 dacefit (line 84)Multiple design sites are not allowed查看代码后，发现原来训练集中不能存在重复的训练样本（这里针对决策向量）解决办法：1.采用unique来把重复的训练样本剔除掉；2.使用dace工具箱里的dsmerge函数； 1) [ newX，newY ] = dsmerge(X,Y);%这里默认 2) [ newX，newY ] = dsmerge(X,Y,e);%e方法...

RankSVM的原始形式：对比SVM的原始形式：假设yi=1，则RankSVM与SVM的不同之处就在约束条件中的核函数部分，前者意思为hi-hj，后者为hi。我们假设h为训练模型所得的决策函数。我一直在思考的问题是RankSVM所要最大化的距离是哪一段距离，是任一样本对之间的距离（总共有（l*(l-1)/2）对）？在论文Ordinal Regression in Evolutionary Computation中，RankSVM最大化等级间隔，最大化相邻等级对的距离。而An effici