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上傳時(shí)間： 2016-08-20
上傳用戶(hù)：ysystc699
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上傳時(shí)間： 2016-08-20
上傳用戶(hù)：ysystc699
此方法是對(duì)lmd方法的創(chuàng)新，有效的解決了lmd的斷電效應(yīng)
上傳時(shí)間： 2016-08-25
上傳用戶(hù)：gaoqinwu
模式識(shí)別matlab工具箱,包括SVM,ICA,PCA,NN等等模式識(shí)別算法,很有參考價(jià)值
標(biāo)簽： matlab 模式識(shí)別 工具箱
上傳時(shí)間： 2016-12-25
上傳用戶(hù)：wwwnada
SVM--支撐向量機(jī)的相關(guān)源代碼 數(shù)據(jù) 與案例分析
標(biāo)簽： MATLAB 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 案例分析
上傳時(shí)間： 2018-11-26
上傳用戶(hù)：marsalon
Libsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVM classification and regression. It solves C-SVM classification, nu-SVM classification, one-class-SVM, epsilon-SVM regression, and nu-SVM regression. It also provides an automatic model selection tool for C-SVM classification.
標(biāo)簽： LibSVM
上傳時(shí)間： 2019-06-09
上傳用戶(hù)：lyaiqing
In this paper we present a classifier called bi-density twin support vector machines (BDTWSVMs) for data classification. In the training stage, BDTWSVMs first compute the relative density degrees for all training points using the intra-class graph whose weights are determined by a local scaling heuristic strategy, then optimize a pair of nonparallel hyperplanes through two smaller sized support vector machine (SVM)-typed problems. In the prediction stage, BDTWSVMs assign to the class label depending on the kernel density degree-based distances from each test point to the two hyperplanes. BDTWSVMs not only inherit good properties from twin support vector machines (TWSVMs) but also give good description for data points. The experimental results on toy as well as publicly available datasets indicate that BDTWSVMs compare favorably with classical SVMs and TWSVMs in terms of generalization
標(biāo)簽： recognition Bi-density machines support pattern vector twin for
上傳時(shí)間： 2019-06-09
上傳用戶(hù)：lyaiqing
使用基本的SVM 模型對(duì)MNIST數(shù)據(jù)集分類(lèi)
上傳時(shí)間： 2019-10-25
上傳用戶(hù)：tony123456789
使用Eigen庫(kù)的目的是，將Matlab寫(xiě)的，LPCC和MFCC兩種聲音識(shí)別算法，十字形聲陣列的MUSIC定位算法，和SVM分類(lèi)器算法，轉(zhuǎn)換成C++然后移植到到ARM處理器上（操作系統(tǒng)級(jí)上的并不是裸機(jī)）。而使用Eigen庫(kù)的原因就是，其能夠在編譯時(shí)進(jìn)一步優(yōu)化，而且只需導(dǎo)入頭文件即可進(jìn)行調(diào)用，而不像其他的一些庫(kù)需要安裝那么麻煩。
標(biāo)簽： Eigen庫(kù) C++ 矩陣運(yùn)算
上傳時(shí)間： 2019-11-26
上傳用戶(hù)：perfectOR05
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標(biāo)簽： 算法
上傳時(shí)間： 2022-06-06
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