?? LS-SVM技術資料

?? 資源總數：622
?? 源代碼：10297
Ls-SVM，即最小二乘支持向量機，是一種在模式識別、回歸分析及分類任務中表現出色的機器學習方法。它通過將非線性問題轉化為線性問題來簡化計算過程，特別適用于解決小樣本、高維度的數據處理難題。廣泛應用于信號處理、故障診斷、圖像識別等多個電子技術領域。掌握Ls-SVM不僅能夠提升您在數據分析與智能系統開發方面的能力，還能為您的項目帶來更高效、精準的解決方案。立即訪問我們的資源庫，探索超過622個...

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在做2維度樣本分類的過程中,若我們能事先畫出訓練樣本在空間中的分散情形,這將有助於我們在設定SVM分類器的參數C的取值範圍. 例如:若畫出的訓練樣本的散佈較分散,我們可以得知此時採用的參數值可以取在較大的範圍. 所以本程式也是讓想要畫出資料樣本在平面的散佈情形者之一各可行工具....

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