多核学习工具箱
该软件包依赖 python2.7,sklearn,numpy,cvxopt
将特征文件放入feature文件夹（没有数量限制）
填写gamma.csv配置文件
gamma.csv**两行，第一行填写特征文件的文件名，第二行填写相应特征对应的rbf核的gamma参数
python averageMKL_svm.py [-cv] [-l]
两个参数都是可选参数
-cv 交叉验证的折数，默认为5
-l 如果为平衡数据集，且前一半为正例，后一半为反例，不需要此参数。
非平衡数据集需要自己准备一个一维的标签文件
python easyMKL_svm.py [-cv] [-l]
用法同上
程序运行完会生成一个csv的结果文件，第一列为参数c的值，第二列为acc 第三列为auc_roc