超球面支持向量機(jī)，一種構(gòu)建超球面來進(jìn)行分類的單類svm
資源簡(jiǎn)介：超球面支持向量機(jī)，一種構(gòu)建超球面來進(jìn)行分類的單類svm
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶：xhz1993
資源簡(jiǎn)介：最小二乘支持向量機(jī)中可用于確定超參數(shù)的MATLAB函數(shù).確定參數(shù)時(shí),需要一些時(shí)間.
上傳時(shí)間： 2013-12-24
上傳用戶：頂?shù)弥?/p>
資源簡(jiǎn)介：用于最小二乘支持向量機(jī)的名為"留一法",可用于支持向量機(jī)超參數(shù)的確定.
上傳時(shí)間： 2013-12-24
上傳用戶：ynzfm
資源簡(jiǎn)介：核函數(shù)是利用支持向量機(jī)解決不可分問題時(shí)引入的一種非線性變換的手段。基本思想是通過非線性變換，使樣本變換之后的特征空間中變得線性可分。然后利用線性可分時(shí)構(gòu)造最優(yōu)超平面的方法，在特征空間中實(shí)現(xiàn)最優(yōu)超平面的求解。
上傳時(shí)間： 2014-07-21
上傳用戶：chenjjer
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：s363994250
資源簡(jiǎn)介：文中在研究現(xiàn)有先驗(yàn)知識(shí)與支持向量機(jī)融合的基礎(chǔ)上，針對(duì)置信度函數(shù)憑經(jīng)驗(yàn)給出的不足，提出了一種確定置信度函數(shù)方法，更好地進(jìn)行分類。該方法是建立在模糊系統(tǒng)理論的基礎(chǔ)上：將樣本的緊密度信息作為先驗(yàn)知識(shí)應(yīng)用于支持向量機(jī)的構(gòu)造中，在確定樣本的置信度時(shí)，...
上傳時(shí)間： 2013-10-12
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資源簡(jiǎn)介：將支持向量機(jī)應(yīng)用到典型的時(shí)變、非線性工業(yè)過程—— 連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的辨識(shí)中, 并與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模相比較, 仿真結(jié)果表明了支持向量機(jī)的有效性與優(yōu)越性. 支持向量機(jī)以其出色的學(xué)習(xí)能力為工業(yè)過程的辨識(shí)提出了一種新的途徑.
上傳時(shí)間： 2013-10-17
上傳用戶：zhangdebiao
資源簡(jiǎn)介：關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)
上傳時(shí)間： 2015-01-12
上傳用戶：黑漆漆
資源簡(jiǎn)介：交互支持向量機(jī)學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2014-01-19
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資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)的MATLAB工具箱
上傳時(shí)間： 2015-02-01
上傳用戶：水中浮云
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)的SMO算法
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶：xaijhqx
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)Windows Svm
上傳時(shí)間： 2015-03-08
上傳用戶：yangbo69
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)程序(2)Text Windows Svm
上傳時(shí)間： 2014-01-19
上傳用戶：manking0408
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)(3)svm_light
上傳時(shí)間： 2013-12-27
上傳用戶：whenfly
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)(4)mySVM
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶：開懷常笑
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)(5)libSVM
上傳時(shí)間： 2014-01-13
上傳用戶：ccclll
資源簡(jiǎn)介：最新的支持向量機(jī)工具箱，有了它會(huì)很方便 1. Find time to write a proper list of things to do! 2. Documentation. 3. Support Vector Regression. 4. Automated model selection. REFERENCES ========== [1] V.N. Vapnik, "The Nature of Statistical Lear...
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶：亞亞娟娟123
資源簡(jiǎn)介：一種支持向量機(jī)多專家決策算法，很有參考價(jià)值
上傳時(shí)間： 2015-03-15
上傳用戶：fnhhs
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)支持向量機(jī)的matlab工具箱，具有分類、擬合等功能，希望大家下載研學(xué)阿！
上傳時(shí)間： 2014-01-10
上傳用戶：古谷仁美
資源簡(jiǎn)介：IE 工具書 于支持向量機(jī)的手寫體相似 開發(fā)工具： C 文件大小： 5 KB 上傳時(shí)間： 2004-10-14 下載次數(shù)： 22 提 供 者： 陳進(jìn)光 詳細(xì)介紹： Keil C 編程的手寫板
上傳時(shí)間： 2013-12-30
上傳用戶：釣鰲牧馬
資源簡(jiǎn)介：在人工智能中模式識(shí)別比較新的分類算法,支持向量機(jī).用于特征分類.
上傳時(shí)間： 2015-03-24
上傳用戶：bjgaofei
資源簡(jiǎn)介：人工智能模式識(shí)別中基于支持向量機(jī)的分類算法在識(shí)別領(lǐng)域?qū)儆谳^新的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶：270189020
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)源碼，vc編寫，對(duì)于svm初學(xué)者非常使用非常方便
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：星仔
資源簡(jiǎn)介：機(jī)器學(xué)習(xí)支持向量機(jī)的代碼libsvm 2.36版
上傳時(shí)間： 2013-12-22
上傳用戶：凌云御清風(fēng)
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)方法，用matlab實(shí)現(xiàn)，用于分類檢測(cè)、模式識(shí)別，人臉檢測(cè)等
上傳時(shí)間： 2015-04-03
上傳用戶：qunquan
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)的理論和應(yīng)用，不過是英文的，不知道可不可以啊！不過很全面的，要看看啊！
上傳時(shí)間： 2013-11-28
上傳用戶：chongcongying
資源簡(jiǎn)介：libsvm-2.5程序代碼導(dǎo)讀 這是一個(gè)中文版的針對(duì)支持向量機(jī)源程序libsvm-2.5代碼導(dǎo)讀文檔,由個(gè)人經(jīng)驗(yàn)所得, 為您看libsvm程序省了不少的力氣!非常難得!
上傳時(shí)間： 2015-04-03
上傳用戶：redmoons
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)分類器（可分類文本，編的非常不錯(cuò)）
上傳時(shí)間： 2013-12-09
上傳用戶：zhouli
資源簡(jiǎn)介：C++實(shí)現(xiàn)的支持向量機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼，歡迎各位使用
上傳時(shí)間： 2014-01-26
上傳用戶：www240697738
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī),matlab程序,很有用的,歡迎大家下載測(cè)試!
上傳時(shí)間： 2015-04-14
上傳用戶：xg262122
