Lynx是一个面向研究的MATLAB工具箱，用于快速设计有监督的机器学习实验。仿真的细节可以在配置文件下指定，工具箱负责加载数据、对数据进行分区、测试算法和可视化结果。此外，它还支持并行化实验，并启用GPU支持金宝app。这使得大型实验很容易重复和修改。
我们目前已经预先实现了几个算法(例如支持向量机、核脊回归…)、优化例程(网格搜索程序、搜索最优特征子集…)和数据集。金宝app
你可以看到使用的例子(摘自我的研究论文):
http://ispac.diet.uniroma1.it/scardapane/software/code/
如果需要任何帮助，请不要犹豫与我联系。问题和bug也可以在GitHub页面上报告，我将尝试每天回答。工具箱已测试从MATLAB R2013a到MATLAB R2015a。
引用作为
西蒙(2021)。猞猁MATLAB工具箱GitHub (https://github.com/ispamm/Lynx-Toolbox)。检索．
MATLAB版本兼容性
创建R2013a
与任何版本兼容
平台的兼容性
窗户 macOS Linux类别
标签
确认
启发:有用的图形管理工具，CATSTRUCT，状态栏，精度查全率和ROC曲线，从离散分布中抽样，在命令窗口中显示格式化的彩色文本，distable -显示带有列或行标签的矩阵，文本进度条，DataHash
配置
核心/类
核心/类/ @Simulation
核心/类/ AdditionalFeatures
核心/类/聚合器
核心/类/数据类型
核心/类/ DatasetFactories
核心/类/ LearningAlgorithmTemplates
核心/类/ NetworkTopologies
核心/类/ OutputFormatters
核心/类/任务
核心/类/ ValueContainers
核心/功能/ geneticprogramming
核心/功能/ geneticprogramming /个人
核心/功能/初始化
核心/功能/数学
核心/功能/其他
核心/功能/公用事业
核心/功能/验证
功能/ LearningAlgorithms
功能/ LearningAlgorithms / ExtremeLearningMachine
功能/ LearningAlgorithms / MultilayerPerceptron
功能/ LearningAlgorithms / RandomVectorFunctionalLink
功能/ LearningAlgorithms / RegularizedLeastSquare
功能/ LearningAlgorithms / SupportVec金宝apptorMachine
功能/模型
功能/ PartitionStrategies
功能/ PerformanceMeasures
功能/预处理器
功能/ StatisticalTests
功能/包装
功能/包装
帮助
脚本
测试
测试/ DummyObjects
测试/核心类
测试/核心/类/聚合器
测试/核心/类/任务
测试/核心/类/ ValueContainers
测试/核心/功能/ geneticprogramming
测试/核心/功能/ geneticprogramming /个人
测试/核心/功能/数学
测试/核心/功能/其他
测试/核心/功能/公用事业
核心/功能/测试/验证
测试/功能/ LearningAlgorithms
测试/功能/ PartitionStrategies
测试/功能/ PerformanceMeasures
测试/功能/预处理器
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