SVM-light Version llf_dqy_hhu
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RBF-SVM技術(shù)資料
?? 資源總數(shù)：734
?? 源代碼：6812
探索rbf-SVM技術(shù)的深度應(yīng)用，掌握非線性分類與回歸的強(qiáng)大工具。作為支持向量機(jī)的一種核心變體，徑向基函數(shù)SVM在圖像識(shí)別、生物信息學(xué)及金融預(yù)測(cè)等領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越性能。我們的平臺(tái)提供734個(gè)精選rbf-SVM資源，涵蓋理論教程、實(shí)戰(zhàn)案例與開(kāi)發(fā)工具，助力您從入門到精通。所有資料免費(fèi)下載，支持您的科研與工程項(xiàng)目需求。加入我們，開(kāi)啟高效學(xué)習(xí)之旅！
?? RBF-SVM熱門資料
查看全部734個(gè)資源 ?這是一個(gè)實(shí)現(xiàn)文本分類svm的程序
這是一個(gè)實(shí)現(xiàn)文本分類svm的程序，可以手動(dòng)修改參數(shù)...
提出了一個(gè)新的超聲缺陷自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用小波包分解提取超聲信號(hào)的特征,采用混沌遺傳算法來(lái)消除冗余和不相關(guān)的特征,并采用支持向量機(jī)(SVM) 來(lái)對(duì)缺陷進(jìn)行識(shí)別。
提出了一個(gè)新的超聲缺陷自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用小波包分解提取超聲信號(hào)的特征,采用混沌遺傳算法來(lái)消除冗余和不相關(guān)的特征,并采用支持向量機(jī)(SVM) 來(lái)對(duì)缺陷進(jìn)行識(shí)別。...
％ RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于模式分類 ％ 使用平臺(tái) - Matlab6.5
％ RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于模式分類 ％ 使用平臺(tái) - Matlab6.5...
％ RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于函數(shù)擬合 ％ 使用平臺(tái) - Matlab6.5
％ RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于函數(shù)擬合 ％ 使用平臺(tái) - Matlab6.5...
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