支持向量機(jī)理論知識(shí)補(bǔ)充,所用函數(shù)詳細(xì)介紹
資源簡(jiǎn)介:支持向量機(jī)理論知識(shí)補(bǔ)充,所用函數(shù)詳細(xì)介紹
上傳時(shí)間: 2021-02-16
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資源簡(jiǎn)介:基于支持向量機(jī)的數(shù)據(jù)挖掘方法,一篇優(yōu)秀的碩士論文Caj6.0打開(kāi)
上傳時(shí)間: 2015-05-06
上傳用戶(hù):stella2015
資源簡(jiǎn)介:一本很好的關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的支持向量機(jī)應(yīng)用的書(shū)
上傳時(shí)間: 2013-12-21
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資源簡(jiǎn)介:數(shù)據(jù)挖掘的新方法-支持向量機(jī)書(shū)中算法例子,對(duì)學(xué)習(xí)有幫助。
上傳時(shí)間: 2015-08-15
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資源簡(jiǎn)介:(數(shù)據(jù)挖掘新方法-支持向量機(jī))PDF格式的!知道支持向量機(jī)(SVM),肯定知道它是一本非常經(jīng)典的圖書(shū)!支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)是數(shù)據(jù)挖掘中的一項(xiàng)新技術(shù),是借助于最優(yōu)化方法解決機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題的新工具.
上傳時(shí)間: 2013-12-06
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資源簡(jiǎn)介:關(guān)于支持向量機(jī)svm算法的文章,對(duì)數(shù)據(jù)挖掘很實(shí)用
上傳時(shí)間: 2013-12-13
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資源簡(jiǎn)介:數(shù)據(jù)挖掘中的新方法:支持向量機(jī) 對(duì)研究支持向量機(jī)的初學(xué)者很有幫助!
上傳時(shí)間: 2016-03-07
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資源簡(jiǎn)介:這是《數(shù)據(jù)挖掘中的新方法——支持向量機(jī)》一書(shū)的電子版。
上傳時(shí)間: 2016-05-02
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資源簡(jiǎn)介:數(shù)據(jù)挖掘中的新方法---支持向量機(jī)》示例代碼,請(qǐng)
上傳時(shí)間: 2016-07-12
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資源簡(jiǎn)介:支持向量機(jī)是一種有效率數(shù)據(jù)挖掘分類(lèi)工具,它做為預(yù)處理工具使用
上傳時(shí)間: 2013-12-23
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資源簡(jiǎn)介:partition的加強(qiáng)版 支持向量機(jī)源碼 數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)改進(jìn)算法
上傳時(shí)間: 2014-01-21
上傳用戶(hù):jkhjkh1982
資源簡(jiǎn)介:使用最小二乘支持向量機(jī)對(duì)多維pyrim數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸,需要下載最小二乘支持向量機(jī)工具箱。
上傳時(shí)間: 2015-06-30
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資源簡(jiǎn)介:一個(gè)用于魯棒最小二乘支持向量機(jī)的函數(shù).可以對(duì)奇異點(diǎn)和非高斯分布的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算.
上傳時(shí)間: 2014-01-17
上傳用戶(hù):wmwai1314
資源簡(jiǎn)介:用于支持向量機(jī)的數(shù)據(jù)預(yù)處理,可能對(duì)大家有點(diǎn)用。
上傳時(shí)間: 2016-01-05
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資源簡(jiǎn)介:support vector manchine and kNN分類(lèi)的源代碼.支持向量機(jī)是數(shù)據(jù)處理的比較良好的方法.最緊鄰分類(lèi)也是比較經(jīng)典的
上傳時(shí)間: 2016-03-08
上傳用戶(hù):haohaoxuexi
資源簡(jiǎn)介:非平衡數(shù)據(jù)集的分類(lèi)問(wèn)題經(jīng)常出現(xiàn)在許多實(shí)際應(yīng)用中.支持向量機(jī)在處理這一類(lèi)問(wèn)題時(shí),整體分類(lèi)性能比較低.為此,Veropoulos提出的采用不同懲罰系數(shù)的改進(jìn)算法可以較好的解決此類(lèi)問(wèn)題.此外,可以利用序列最小優(yōu)化算法簡(jiǎn)單快速的解決上述優(yōu)化問(wèn)題.
上傳時(shí)間: 2014-01-19
上傳用戶(hù):yzy6007
資源簡(jiǎn)介:C針對(duì)模式識(shí)別問(wèn)題H描述了支持向量機(jī)的基本思想H著重討論了OD=?PI最小二乘=?PI加權(quán)=?P 和直接 =?P 等新的支持向量機(jī)方法H用于降低訓(xùn)練時(shí)間和減少計(jì)算復(fù)雜性的海量樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法分塊法I分解法H提 高泛化能力的模型選擇方法H以及逐一鑒別法I一一區(qū)分法IPD....
上傳時(shí)間: 2014-01-15
上傳用戶(hù):Ants
資源簡(jiǎn)介:支持向量機(jī)的SMO算法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)擬合訓(xùn)練的基本程序,用c++編寫(xiě).
上傳時(shí)間: 2013-12-17
上傳用戶(hù):gmh1314
資源簡(jiǎn)介:支持向量機(jī) c++庫(kù) 做統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分類(lèi)的好幫手 希望對(duì)大家有所幫助
上傳時(shí)間: 2016-06-17
上傳用戶(hù):kernaling
資源簡(jiǎn)介:支持向量機(jī)導(dǎo)論中文版,如果你愿意了解,你就可以了解支持向量機(jī)。支持向量機(jī)在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域目前已經(jīng)成為一個(gè)熱點(diǎn)之一。
上傳時(shí)間: 2016-08-21
上傳用戶(hù):熊少鋒
資源簡(jiǎn)介:支持向量機(jī)多參數(shù)自動(dòng)選擇優(yōu)化程序!機(jī)器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)挖掘工具!matlab版!
上傳時(shí)間: 2016-10-12
上傳用戶(hù):2404
資源簡(jiǎn)介:支持向量機(jī)在高光譜數(shù)據(jù)處理與分析中的應(yīng)用
上傳時(shí)間: 2016-11-15
上傳用戶(hù):270189020
資源簡(jiǎn)介:用支持向量機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi),每組數(shù)據(jù)有三個(gè)特征值分為五類(lèi)
上傳時(shí)間: 2013-12-08
上傳用戶(hù):libenshu01
資源簡(jiǎn)介:使用支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分類(lèi)工作,精度很高,但是存在運(yùn)行時(shí)間比較長(zhǎng)的問(wèn)題
上傳時(shí)間: 2013-12-23
上傳用戶(hù):zhuoying119
資源簡(jiǎn)介:隨著杜會(huì)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,環(huán)境水污染現(xiàn)象也日趨嚴(yán)重,迫切需要環(huán)境水質(zhì)多參數(shù)監(jiān)測(cè)與智能分析系統(tǒng),以為環(huán)境監(jiān)測(cè)、管理和控制提供科學(xué)的手段。水質(zhì)多組分檢測(cè)涉及到多傳感器數(shù)據(jù)融合、計(jì)算機(jī)技術(shù)、電化學(xué)分析和人工智能等多學(xué)科的交叉,在眾多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用...
上傳時(shí)間: 2022-03-18
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資源簡(jiǎn)介:具有結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則的支持向量機(jī)(SVM)對(duì)于小樣本決策具有較好的學(xué)習(xí)推廣性,并且故障樣本的不足在一定程度上制約了基于知識(shí)的方法在故障診斷中的運(yùn)用。針對(duì)這一問(wèn)題,提出了利用支持向量機(jī)的方法對(duì)匝間轉(zhuǎn)子繞組短路故障診斷方法。該方法利用小波分析對(duì)...
上傳時(shí)間: 2013-11-04
上傳用戶(hù):s363994250
資源簡(jiǎn)介:很好的基于支持向量機(jī)的MATLAB程序,里面包含有算例及改進(jìn)算法,以及已經(jīng)處理好的基于支持向量機(jī)的基因數(shù)據(jù)!
上傳時(shí)間: 2013-12-11
上傳用戶(hù):yyyyyyyyyy
資源簡(jiǎn)介:我寫(xiě)的支持向量機(jī)做回歸分析程序,下載后,設(shè)計(jì)樣本數(shù)據(jù),就可以用
上傳時(shí)間: 2013-11-30
上傳用戶(hù):清風(fēng)冷雨
資源簡(jiǎn)介:這是我找到的C語(yǔ)言編寫(xiě)的支持向量機(jī)程序包,有數(shù)據(jù)
上傳時(shí)間: 2014-01-16
上傳用戶(hù):dapangxie
資源簡(jiǎn)介:支持向量機(jī)的Matlab實(shí)現(xiàn),支持多分類(lèi),據(jù)有GUI操作界面,簡(jiǎn)單易懂,其中包括輸入輸出數(shù)據(jù)。
上傳時(shí)間: 2013-12-31
上傳用戶(hù):蠢蠢66