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资源分类
搜索资源列表
KICA的详细代码,包含高斯核,多项式核
KICA的详细代码,包含高斯核,多项式核等多种核函数
所属分类:
其它
发布日期:2009-10-26
文件大小:83968
提供者:
mxiaoping
人脸跟踪与识别的研究
针对2维的人脸跟踪的特点,提出了一种结合直方图匹配和形状约束的鲁棒跟踪方法。 提出了基于核密度估计分析器的人脸识别方法 提出了基于核Fisher判决分析的人脸识别方法 提出了用派生的Cosine核函数来代替原始的多项式核函数,引入了特征向量选择机制来减小计算的复杂度
所属分类:
其它
发布日期:2011-09-12
文件大小:2097152
提供者:
chyloe
基于混合核函数的自组织神经网络遥感图像分类
自组织神经网络SOM作为一种无监督学习的竞争式网络,已经得到了广泛的应用,它通过对输入信号的竞争学习, 将样本划为不同的类别,但其分类效果常很难令人满意。提出了一种基于混合核函数的SOM神经网络改进方法,并和传统 的SOM网络进行了对比,Iris数据和Wine数据的分类实验表明,该方法可以明显改进SOM网络的分类效果。然后对某地 Landsat卫星遥感图像数据进行分类实验,实验结果表明,与传统的SOM网络、基于多项式核的SOM网络以及基于RBF核的 SOM网络相比较,基于混合核函数的SOM神经
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-09-29
文件大小:413696
提供者:
jason19821201
机器学习-核函数讲义
详细的机器学习理论的核方法讲义,包括mercer核、正定核、多项式等核函数
所属分类:
专业指导
发布日期:2013-12-10
文件大小:775168
提供者:
u010799428
支持向量机
关于支持向量机里面讲核函数的,介绍了线性核函数、高斯核函数、及多项式核函数等。还介绍了核函数的判定以及Mercer定理
所属分类:
专业指导
发布日期:2014-02-19
文件大小:133120
提供者:
u013660393
模式识别鼠标输入样本分类器matlab程序
人机界面,具有输入功能,自动分类功能以及结果表示功能。鼠标点击输入样本点。对于线性可分和不可分均可分类。SVM,软间隔SVM与多项式核函数处理.里面有程序说明
所属分类:
其它
发布日期:2014-06-15
文件大小:283648
提供者:
tk606
稀疏贝叶斯模型相关向量机
相关向量机的MATLAB代码,经过验证是正确的,很实用 推荐相关向量机(Relevance vector machine,简称RVM)是Tipping在2001年在贝叶斯框架的基础上提出的,它有着与支持向量机(Support vector machine,简称SVM)一样的函数形式,与SVM一样基于核函数映射将低维空间非线性问题转化为高维空间的线性问题。 RVM原理步骤 RVM通过最大化后验概率(MAP)求解相关向量的权重。对于给定的训练样本集{tn,xn},类似于SVM , RVM 的模型输
所属分类:
C
发布日期:2015-08-27
文件大小:17408
提供者:
lhyzguolei
基于最小二乘支持向量机的图像边缘检测研究
本文研究了基于最小二乘支持向量机(LS 2SVM )的图像边缘检测技术,利用LS 2SVM 对图像像素 邻域的灰度值进行曲面拟合,通过采用多项式核函数、高斯核函数推导出图像的梯度和零交叉算子,并结合梯度 算子和零交叉算子实现了图像边缘定位. 通过实验获取了不同核函数的最佳卷积核的大小,同时采用遗传算法对 不同核函数的参数进行寻优以获得最佳的边缘检测性能. 通过与Canny方法的实验比较,验证了本文提出的边缘 检测方法是有效的.
所属分类:
制造
发布日期:2017-03-05
文件大小:690176
提供者:
luckygemstone
核Fisher判别分析法(多分类gda)
多分类核Fisher判别分析法,里面我给了一个例子,用的是鸢尾花数据集,四维三类,降到二维,核函数有高斯核,线性核,多项式核等,需要自取
所属分类:
专业指导
发布日期:2017-04-09
文件大小:39936
提供者:
danpianji666dan
支持向量机svm
English: libsvm_options: -s svm_type : set type of SVM (default 0) 0 -- C-SVC 1 -- nu-SVC 2 -- one-class SVM 3 -- epsilon-SVR 4 -- nu-SVR -t kernel_type : set type of kernel function (default 2) 0 -- linear: u'*v 1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0
所属分类:
机器学习
发布日期:2017-07-07
文件大小:245760
提供者:
qq_38684480
核函数相关论文多项式核函数SVM快速分类算法,核函数的概念等方面
几篇关于核函数的论文,希望对大家有帮助,有关于分类的,回归的,多项式核函数SVM快速分类算法,核函数的概念_性质及其应用,关于核函数选取的方法,关于统计学习理论与支持向量机,
所属分类:
其它
发布日期:2009-04-27
文件大小:1048576
提供者:
liht1208
多种核函数的SVM分类器matlab程序
该代码包括了SVM的多核核函数的分类实现和可视化展示。
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-10-02
文件大小:2048
提供者:
qq_24803925
信号估计中的核回归方法
信号估计中的核回归方法 万 青, 谢勤岚核回归方法是比较常用的一种非参数估计方法。 讨论了核回归方法在一维信号估计中的理论与应用, 实验比 较了高斯核函数的平滑参数 h 及多项式阶数 N 对估计效果的影响。结果是在相同阶数 N 下, 较小的 h 使所有的估计点都收敛 到观察值, 反之则是一个 N 阶多项式拟合。在相同 h 下, 阶数 N 越大, 误差越小, 计算量也较大, 但重构效果的提升并不明显。
所属分类:
其它
发布日期:2019-03-13
文件大小:402432
提供者:
qq_18937049
高斯核函数与多项式核函数的比较
所属分类:
专业指导
发布日期:2016-09-20
文件大小:13312
提供者:
jellyfish0507
具有混合核函数的SAR图像语义自适应分层多项式潜在模型。
具有混合核函数的SAR图像语义自适应分层多项式潜在模型。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-15
文件大小:3145728
提供者:
weixin_38659374
基于邻域互信息的核方法高光谱数据分类
在支持向量机的框架下,提出了一种基于邻域互信息的高光谱数据分类新方法。 该算法根据它们所包含的有用信息的数量将权重分配给内核函数中的不同频段,这使得具有更多有用信息的频段在分类中扮演着更重要的角色。 我们的研究表明,相邻频带之间具有更大互信息的频带包含更多有用信息,因此,我们将每个频带及其相邻频带的互信息用作所提出的核方法的权重。 实验结果表明,对于基于多项式和径向基函数的支持向量机,引入提出的核函数后,平均精度提高了1.2%以上,而无需使用任何参考图或增加了更多的计算时间。 ? 天津工业大学和
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-22
文件大小:158720
提供者:
weixin_38558659
基于GF空间多项式核函数的分类研究
在基于核方法的分类问题中,核函数及其参数选择皆对分类结果具有重要影响,通常基于经验选择核函数或基于多核优化方法确定核函数的权系数。针对GF空间的多项式核函数,在范数限定条件下利用多核学习方法优化多项式权系数,实现多项式核函数的优化。实验结果表明,算法优化得到的多项式核函数其分类性能优于常用的单核函数,与多核方法相当,并在分类中取得良好的效果。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-22
文件大小:208896
提供者:
weixin_38604916
一种混合核函数SVM建模方法及其应用
为了提高模型的泛化能力和精度,提出了一种基于混合核函数的支持向量机(SVM)建模方法。所提出的混合核函数由径向基函数和多项式函数加权组合而成,克服了支持向量机模型中单个核函数的局限性。并利用量子粒子群算法(QPS0)对惩罚系数、核参数以及混合权重系数进行综合寻优,求取最优化参数组合,从而提高模型的精度。采用锌湿法冶炼净化过程现场数据对建模的方法进行了测试,结果表明,所提出的混合核函数支持向量机模型具有较好的泛化性能和预测精度,预测结果满足现场工艺生产的要求。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-06
文件大小:307200
提供者:
weixin_38599545
基于混合核函数的支持向量机在人脸识别中的应用研究
针对支持向量机中的核函数选择和参数优化问题进行研究,结合局部性函数和全局性核函数的特点,形成由高斯核函数和多项式核函数构成的混合核函数,并运用于人脸识别,仿真实验结果证明了混合核函数的具有较高的识别率。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-30
文件大小:696320
提供者:
weixin_38678521
基于单核和组合核函数在垃圾邮件过滤中的比较应用
大多数文本为高维且线性不可分。针对中文邮件,首先阐述了邮件预处理的相关方法,利用TF-TDF将邮件向量化。分析了多种常用核函数在SVM中应用于垃圾邮件过滤。阐述了全局核函数和局部核函数的特点,主要针对全局核函数-多项式(Poly)核函数和局部核函数-径向基核(RBF)函数在垃圾邮件分类的准确性做了比较,综合分析后组合两种核函数。实验证明,组合核函数在性能上优于单个核函数,具有较好的学习能力和泛化能力。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-29
文件大小:504832
提供者:
weixin_38660731
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