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资源分类
搜索资源列表
支撑向量机回归的简化SMO算法.pdf
支撑向量机回归的简化SMO算法真的很有用
所属分类:
其它
发布日期:2010-09-18
文件大小:230400
提供者:
sf0078906
支撑向量机回归的简化SMO算法*(11).pdf
支撑向量机回归的简化SMO算法*(11).pdf
所属分类:
其它
发布日期:2010-11-07
文件大小:230400
提供者:
ming2008huazhong
支撑向量机SVM和支撑向量回归SVR的参数寻优工具箱MATLAB版
支撑向量机SVM和支撑向量回归SVR的参数寻优工具箱MATLAB版,对于不想太深入了解c++版的工具箱有很大帮助,另外不用调试参数,而是寻优取得
所属分类:
其它
发布日期:2011-02-22
文件大小:373760
提供者:
jarryzhang19876
支持向量机MATLAB程序
基于MATLAB程序的支持向量机 psoSVMcgForRegress:回归问题参数寻优[pso based on CV] 函数接口: [bestCVmse,bestc,bestg,pso_option] = psoSVMcgForRegress(train_label,train,pso_option) ======================================= gaSVMcgForClass:分类问题参数寻优[ga based on CV] 函数接口: [bestCVa
所属分类:
软件测试
发布日期:2011-06-20
文件大小:388096
提供者:
ccsmars
LibSVM3.1软件包+安装于测试步骤
LibSVM是林智仁教授组织开发的,功能齐全,易于调用。同时,该资源免费增送《MATLAB-LIBSVM安装及测试过程》文档,方便大家学习使用!
所属分类:
其它
发布日期:2012-05-31
文件大小:715776
提供者:
wangyue009
SVM的入门,原理,课件以及SMO算法
本压缩文件包中包括SVM详细的入门知识及其原理,以及可供学习SVM的课件和支撑向量机回归的简化SMO算法。
所属分类:
其它
发布日期:2013-07-16
文件大小:1048576
提供者:
zhlg1990
支持向量机推广能力分析
针对两种不同用途的支撑矢量机,分类支撑矢量机和回归支撑矢量机,分别证明了它们的一些几 何性质,从这些性质出发讨论了这两种支撑矢量机对新增样本的推广能力,新增样本对支撑矢量,非支撑矢量的影响 以及新增样本本身的一些特点,得到了一些非常有价值的结论. 从这些结论可以看出支撑矢量机对新增样本具有良好 的推广能力,即对新增样本的良好的包容性和适应性,并且支撑矢量机是一种可积累的学习模型.
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-04-09
文件大小:181248
提供者:
lysh1987
机器学习算法基础学习总结
机器学习算法基础学习总结2.基本算法 2.1 Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 适用数据类型:数值型和标称型数据。 类别:分类算法。 试用场景:解决二分类问题。 简述: Logistic回归算法基于 Sigmoid函数,或者说 Sigmoid就是逻辑回归函数。 Sigmoid函数定义如下:1/(1-exp(-z))。函数值域范围(0,1)。可以用来做分 类器。 Sigmoid函数的函数曲线如下: 逻辑凹归模型分解如下:(1)首先将不同
所属分类:
机器学习
发布日期:2019-07-02
文件大小:312320
提供者:
abacaba
tangyudi机器学习1.zip
包含tangyudi Python人工智能入门指南/数据分析课程中机器学习部分源代码与数据集内容,其中包含逻辑回归、贝叶斯、聚类、降维、决策树、支持向量机等内容,包含的内容可以支撑到神经网络之前的课程内容。
所属分类:
算法与数据结构
发布日期:2020-07-29
文件大小:176160768
提供者:
ayixixixi
基于表面增强拉曼光谱快速定量检测碳酸饮料中苯甲酸钠的方法
利用实验室自行搭建的拉曼光谱检测系统, 确定了苯甲酸钠位于843.5 cm-1、1007 cm-1和1605 cm-1处的3个拉曼特征峰; 以柠檬酸钠还原硝酸银配制的银溶胶作为表面增强剂, 设计了快速检测市售碳酸饮料中苯甲酸钠含量的方法。将44个苯甲酸钠浓度不同的碳酸饮料的原始光谱曲线进行Savitzky-Golay平滑降噪及基线背景扣除预处理, 然后随机分为32个校正集和12个验证集, 采用一元线性回归、多元线性回归、偏最小二乘回归、主成分回归和支持向量机回归等方法进行建模。结果表明, 以84
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:2097152
提供者:
weixin_38516380
基于监督学习的非侵入式负荷监测算法比较
非侵入式负荷监测(NILM)能够在不干扰用户正常用电的情况下,低成本地实现用户用电设备类型的识别和用电负荷的分解,因此非常适用于家庭用户用电监测。大量智能电表在家庭用户中的安装为居民NILM提供了数据支撑,也使得居民NILM研究成为热点。基于家庭负荷稳态电流样本,采用负荷电流谐波系数作为负荷分类特征,建立了基于多层感知器(MLP)神经网络、k-近邻算法、逻辑回归、支持向量机的4种NILM分类模型,利用BLUED数据库对4种分类器进行训练和测试,对比分析其在识别精度、训练时间、识别速度和抗噪能力方
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-14
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38688097