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搜索资源列表

  1. svm实现多类分类算法的文章

  2. 收集了关于svm实现多类分类问题的文章，中文英文都有。有做这方面研究的可以下下来看看

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：gaojin8502

  1. 多类SVM分类器源码

  2. SVM解决多类分类的问题，包含源码和说明。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-08-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：dandanzuo2

  1. 基于支持向量数据描述的无标签数据多类分类

  2. 基于支持向量数据描述的无标签数据多类分类

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-04-02
    • 文件大小：346112
    • 提供者：heu06151220

  1. libsvm的matlab版实现多类分类（超级经典）

  2. libsvm是台湾林智仁开发的支持向量机工具箱，非常有名。该资源中包含了其matlab最新版libsvm-mat-weights-3.0-1。作者利用此工具箱编写了一个多类识别的问题，对于svm的学习非常有帮助。该程序拥有良好界面，经过测试，可以放心使用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-03
    • 文件大小：281600
    • 提供者：libin163

  1. 支持向量机 交叉型多类分类机

  2. 支持向量机 交叉型多类分类机，通过建立双交叉性结构，建立多类分类模式

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-04-30
    • 文件大小：153600
    • 提供者：u010440900

  1. 经典SVM算法多类分类matlab程序

  2. 经典SVM算法多类分类 matlab程序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-07-17
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：shanmengxiao

  1. 支持向量机实现多类分类

  2. 很好用的支持向量机实现多类分类Matlab程序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-06-24
    • 文件大小：1024
    • 提供者：dmwaizr

  1. KNN多类分类

  2. KNN的java简单实现多类分类,数据集来自Iris

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-12-30
    • 文件大小：15360
    • 提供者：flyyoung0709

  1. 基于MATLAB的多类分类

  2. 该系统是用MATLAB编写的多类分类器，在使用时先要设置路径才能正常使用。并且MATLAB版本要7.0或以上版本，否则会报错！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-02-24
    • 文件大小：245760
    • 提供者：bekernel

  1. 多类分类支持向量机在工程车辆自动变速挡位决策中的应用

  2. 多类分类支持向量机在工程车辆自动变速挡位决策中的应用，韩顺杰，赵丁选，摘要：经典的支持向量机(Support Vector Machine, 简称支持SVM)是针对二类分类的，在解决工程车辆自动变速挡位决策这种典型的多类分类问题�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-20
    • 文件大小：308224
    • 提供者：weixin_38716423

  1. 基于二叉树SVM多类分类算法研究

  2. 基于二叉树SVM多类分类算法研究文章对应的代码附件，基于二叉树SVM多类分类算法研究文章对应的代码附件，基于二叉树SVM多类分类算法研究文章对应的代码附件。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-14
    • 文件大小：883712
    • 提供者：cblou

  1. 基于sklearn的LogisticRegression鸢尾花多类分类实践

  2. 文章目录1. 问题描述2. 数据介绍2.1 数据描述2.2 数据2.3 数据可视化3. 模型选择3.1 固有的多类分类器3.2 1对多的多类分类器3.3 OneVsRestClassifier3.4 OneVsOneClassifier4. 结果分析5. 附完整代码 鸢尾花（拼音：yuān wěi huā）又名：蓝蝴蝶、紫蝴蝶、扁竹花等，鸢尾属约300种，原产于中国中部及日本，是法国的国花。鸢尾花主要色彩为蓝紫色，有“蓝色妖姬”的美誉，鸢尾花因花瓣形如鸢鸟尾巴而称之，有蓝、紫、黄、白、红等颜色

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：445440
    • 提供者：weixin_38516190

  1. 具有自定进度学习的多类分类的鲁棒Softmax回归

  2. 具有自定进度学习的多类分类的鲁棒Softmax回归

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：194560
    • 提供者：weixin_38528939

  1. 基于深度卷积网络的多类分类，用于头部姿势估计，

  2. 基于深度卷积网络的多类分类，用于头部姿势估计，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38572979

  1. 用于多类分类的非并行超平面支持向量机

  2. 用于多类分类的非并行超平面支持向量机

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：276480
    • 提供者：weixin_38562725

  1. 改进的一对一多类分类SVM在语音识别中的应用

  2. 改进的一对一多类分类SVM在语音识别中的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：284672
    • 提供者：weixin_38688145

  1. 基于多目标优化的SVM多类分类方法

  2. 为了利用ROC曲线下的面积(AUC),更好地评价多类SVM学习效果,提出了MOSMAUC(multi-objective optimizes multiclass SVM based on AUC)算法。该算法采用AUC作为评价标准,利用多目标优化算法作为SVM参数的优化方法,避免优化对象的AUC值过低问题,因为在多类分类学习中任何一个两类分类的AUC值太低,都会影响整体学习的效果。实验结果表明,提出的优化方法改进了算法的学习能力,取得了较好的学习效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：191488
    • 提供者：weixin_38577200

  1. 支持向量机多类分类的数字调制方式识别

  2. 针对神经网络存在的过学习、欠学习、局部极小值等问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的数字调制方式的识别方法。从信号的瞬时幅度,瞬时相位,瞬时频率,频谱,包络变化等特性中提取了7个特征参数,用于训练支持向量机。运用二叉树理论设计多类分类器,与已有算法相比,具有简单、高速、高精度的特点。仿真结果证明,在高斯白噪声(AWGN)下,当信噪比大于15dB时,对2ASK、4ASK、8ASK、2FSK、4FSK、8FSK、BPSK、QPSK、8PSK调制方式的识别率可以达到97%以上。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：78848
    • 提供者：weixin_38633967

  1. multiROC：在多类分类中计算和可视化ROC和PR曲线-源码

  2. 多ROC 跨多类分类计算和可视化ROC和PR曲线 接收器工作特性（ROC）和精度召回率（PR）是在各个领域比较二进制分类器的一种广泛使用的方法。 然而，许多现实世界中的问题被设计为多个类别（例如，癌症的肿瘤，淋巴结和转移分期系统），这需要一种评估策略来评估多类别分类器。 该软件包旨在通过使用置信区间计算多类ROC-AUC和PR-AUC并生成多类ROC曲线和PR曲线的发布质量图来填补空白。 可通过访问用户友好的网站。 1引文 一旦发表，请引用我们的论文：（已提交）。 2安装 从GitHub安

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：259072
    • 提供者：weixin_42168830

  1. 多伦多犯罪预测：预测多伦多犯罪类型的多类分类模型-源码

  2. 预测多伦多犯罪 使用从多伦多警察局（ ）获得的数据，我构建了一个使用随机森林分类器的多类分类模型，以基于以下内容预测重大犯罪的类型该数据集包括多伦多市2014-2017年之内发生的每起重大犯罪，并提供了有关犯罪地点和时间的详细信息。 数据仅包含分类变量，因此建模过程同时测试了数字编码和OneHot编码，对后一种方法进行了一些改进。 对于五类分类问题，该模型在F1评分（精确度和召回率）上表现良好。 尽管数据集在攻击方面（较高的数量）有些不平衡，但是平衡类权重不会对模型性能产生实质性影响。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42148975
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