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K-折交叉验证（K-foldcross-validation）是指将样本集分为k份，其中k-1份作为训练数据集，而另外的1份作为验证数据集。用验证集来验证所得分类器或者回归的错误码率。一般需要循环k次，直到所有k份数据全部被选择一遍为止。<br />交叉检验的方法是<br />Cross Validation<br />Cross validation is a model evaluation method that is better thanresiduals. The pro

<br />对支持向量分类的实践指导  <br />1. 介绍  <br />SVM是数据分类的一个很有用的工具。即使人们认为它比神经网络容易使用，但对不熟悉SVM的人开始的时候也会得到不满意的结果。在这里我们手把手的指导您得到可靠的结果。  <br />注意这个指导并不是给SVM研究者提供的，我们也不能保证最好的正确率。我们同样也不想解决挑战性的或者复杂的问题。我们的目的是给SVM新手们一个指导来快捷方便的获得可接受的结果。  <br />虽然使用者们不需要理解SVM的基础理论，但是，为了解释

<br />如何使用Cross-Validation写这份文件，最主要的目的是介绍如何正确的使用cross-validation，并举例一些常犯的错误。假设您对patternrecognition已经有基础的认识，希望这份文件对您论文中的实验内容能有所帮助。<br /> <br />在pattern recognition与machinelearning的相关研究中，经常会将dataset分为training跟test这两个subsets，前者用以建立model，后者则用来评估该model对未知

<br />#include<stdio.h><br />#include<time.h><br />#include<iostream.h><br />#include<fstream.h><br />#include <iomanip.h><br /><br /><br />void reverse(char *p);//对字符串进行旋转<br /><br />int k=-2;<br /><br />int a[100][100];<br />char ms[100];