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SVM

支持向量機(jī)（SupportVectorMachine,SVM）是一類按監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervisedlearning）方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行二元分類的廣義線性分類器（generalizedlinearclassifier），其決策邊界是對學(xué)習(xí)樣本求解的最大邊距超平面（maximum-marginhyperplane）[1-3]。

新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Extreme Learning Machine 比SVM快

新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Extreme Learning Machine 比SVM快，附4個例子

標(biāo)簽： Learning Extreme Machine SVM

上傳時間： 2013-12-27

上傳用戶：水中浮云
這里實現(xiàn)了基于四種SVM工具箱的分類與回歸算法: 1、工具箱：LS_SVMlab Classification_LS_SVMlab.m - 多類分類 Regression_LS_SVMlab

這里實現(xiàn)了基于四種SVM工具箱的分類與回歸算法: 1、工具箱：LS_SVMlab Classification_LS_SVMlab.m - 多類分類 Regression_LS_SVMlab.m - 函數(shù)擬合 2、工具箱：OSU_SVM3.00 Classification_OSU_SVM.m - 多類分類 3、工具箱：stprtool\SVM Classification_stprtool.m - 多類分類 4、工具箱：SVM_SteveGunn Classification_SVM_SteveGunn.m - 二類分類 Regression_SVM_SteveGunn.m - 函數(shù)擬合更詳細(xì)的相關(guān)函數(shù)說明請通過help命令查看！

標(biāo)簽： Classification_LS_SVMlab Regression_LS_SVMlab LS_SVMlab SVM

上傳時間： 2016-03-03

上傳用戶：jkhjkh1982
SVM 多類分類輸入多種色點

SVM 多類分類輸入多種色點，能夠準(zhǔn)確的按顏色分類 C#語言描述

標(biāo)簽： SVM 分類輸入

上傳時間： 2014-01-12

上傳用戶：silenthink
這是一個講解機(jī)器學(xué)習(xí)與SVM的課件

這是一個講解機(jī)器學(xué)習(xí)與SVM的課件，講的深入淺出，非常不錯。

標(biāo)簽： SVM 機(jī)器學(xué)習(xí)

上傳時間： 2014-01-26

上傳用戶：hj_18
SVM算法

SVM算法，JAVA 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自己寫的，多多指教

標(biāo)簽： SVM 算法

上傳時間： 2013-12-25

上傳用戶：hfmm633
SVM算法介紹

SVM算法介紹

標(biāo)簽： SVM 算法

上傳時間： 2013-12-09

上傳用戶：dancnc
針對SVM法線特征篩選算法僅考慮法線對特征篩選的貢獻(xiàn),而忽略了特征分布對特征篩選的貢獻(xiàn)的不足,在對SVM法線算法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,基于特征在正、負(fù)例中出現(xiàn)概率的不同提出了加權(quán)SVM法線算法,該算法考慮

針對SVM法線特征篩選算法僅考慮法線對特征篩選的貢獻(xiàn),而忽略了特征分布對特征篩選的貢獻(xiàn)的不足,在對SVM法線算法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,基于特征在正、負(fù)例中出現(xiàn)概率的不同提出了加權(quán)SVM法線算法,該算法考慮到了法線和特征的分布.通過試驗可以看出,在使用較小的特征空間時,與SVM法線算法和信息增益算法相比,加權(quán)SVM法線算法具有更好的特征篩選性能.

標(biāo)簽： SVM 特征算法篩選

上傳時間： 2016-03-19

上傳用戶：wyc199288
VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化準(zhǔn)則是統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論中的重要內(nèi)容,基于這一理論的支持向量機(jī)算法由于具有好的泛化性能受到重視,并被研究用于文本分類問題.基于多項式核的研究工作認(rèn)為SVM的泛化能力不受多項式階數(shù)的

VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化準(zhǔn)則是統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論中的重要內(nèi)容,基于這一理論的支持向量機(jī)算法由于具有好的泛化性能受到重視,并被研究用于文本分類問題.基于多項式核的研究工作認(rèn)為SVM的泛化能力不受多項式階數(shù)的影響,并且能夠處理很高維的分類問題,用于文本分類無需進(jìn)行特征選擇.研究發(fā)現(xiàn),隨著多項式核階數(shù)的升高,SVM文本分類器會出現(xiàn)過學(xué)習(xí)現(xiàn)象,并且特征數(shù)越多越明顯,特征選擇是必需的.通過估計函數(shù)集的VC維,基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化理論對此問題進(jìn)行分析,得出的結(jié)論跟實驗結(jié)果相符.

標(biāo)簽： SVM 多項式風(fēng)險準(zhǔn)則

上傳時間： 2013-12-01

上傳用戶：c12228
因其核函數(shù)的良好性態(tài),RBF核SVM(RBF-SVM)在實際應(yīng)用中表現(xiàn)出良好的學(xué)習(xí)性能,但是RBF核函數(shù)中的參數(shù)對SVM的性能起決定性作用.闡述了RBF-SVM的性能隨著變化而變化的規(guī)律,并將RBF-

因其核函數(shù)的良好性態(tài),RBF核SVM(RBF-SVM)在實際應(yīng)用中表現(xiàn)出良好的學(xué)習(xí)性能,但是RBF核函數(shù)中的參數(shù)對SVM的性能起決定性作用.闡述了RBF-SVM的性能隨著變化而變化的規(guī)律,并將RBF-SVM引入自動羽絨識別系統(tǒng)中.根據(jù)自動羽絨識別系統(tǒng)的實際需求和RBF-SVM的性能變化規(guī)律,論述了本系統(tǒng)中參數(shù)的選取依據(jù)和選取過程,并且給出了的相關(guān)曲線變化圖.通過研究,最后得到適合本系統(tǒng)的識別模型,從而提高了系統(tǒng)的總體識別率.同時,也驗證了RBF-SVM的良好特性和其受參數(shù)的約束規(guī)律.

標(biāo)簽： RBF-SVM RBF SVM 性能

上傳時間： 2013-12-27

上傳用戶：zhengzg
SVM(支持向量機(jī))是著名的文本分類算法。libSVM是其中的一種實現(xiàn)的最新版本

SVM(支持向量機(jī))是著名的文本分類算法。libSVM是其中的一種實現(xiàn)的最新版本，完全開源。linux環(huán)境。

標(biāo)簽： libSVM SVM 支持向量機(jī) 文本分類

上傳時間： 2016-03-21

上傳用戶：zaizaibang

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SVM

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SVM 多類分類輸入多種色點

這是一個講解機(jī)器學(xué)習(xí)與SVM的課件

SVM算法

SVM算法介紹

因其核函數(shù)的良好性態(tài),RBF核SVM(RBF-SVM)在實際應(yīng)用中表現(xiàn)出良好的學(xué)習(xí)性能,但是RBF核函數(shù)中的參數(shù)對SVM的性能起決定性作用.闡述了RBF-SVM的性能隨著變化而變化的規(guī)律,并將RBF-

SVM(支持向量機(jī))是著名的文本分類算法。libSVM是其中的一種實現(xiàn)的最新版本