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搜索资源列表

  1. 支持向量机应用于恶意代码检测

  2. 持向量机是自上世纪90年代提出的一种基于统计学习理论的机器学习算法。与传统统计学研究样本产生的规律或样本数目趋于无穷大时的渐进性能不同，它更注重研究样本本身所提供的信息，所以特别适合于小样本问题。 本论文的目的是研究将支持向量机应用于恶意代码检测的有关问题，提出了一种在Windows平台下检测恶意代码的新方法，以PE文件调用的Win API序列为特征，运用支持向量机分类来检测恶意代码。实验结果表明，对恶意代码具有较好的识别效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-29
    • 文件大小：949248
    • 提供者：Elaine996

  1. 一种基于支持向量机的入侵检测模型

  2. ：支持向量机（support vector machines）是一种建立在统计学习理论基础之上的机器学习方法。基于支持向量机在处理小 样本、高维数及泛化能力强等方面的优势，该文提出了一种根据结构风险最小化原则基于支持向量机的入侵检测系统，首先 简单介绍了入侵检测系统近来的发展状况和支持向量机的分类算法，然后给出以支持向量机分类算法为基础的入侵检测模 型，以系统调用执行迹进行仿真实验，详细讨论了该模型的工作过程及核函数参数的选取对检测性能的影响。实验表明，该 模型在先验知识较小的情况下，能够较好

  3. 所属分类：网络攻防

    • 发布日期：2009-05-19
    • 文件大小：167936
    • 提供者：shicxi

  1. 四种支持向量机工具箱

  2. 这里有四种支持向量工具箱，并且由陆博士给编写了一些实例，包括多类分类的情况，送过来，大家看看

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：xiaoxixi1918

  1. 基于Matlab的支持向量机工具箱

  2. 介绍了基于MATLAB的支持向量机工具箱,详细说明了工具箱中用于支持向量分类和支持向量回归的函数。并通过两 个具体的实例来说明利用SVM工具箱进行分类和回归方面的方法。

  3. 所属分类：其它

  1. 数据挖掘中的新方法：支持向量机.pdf

  2. 支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。希望《数据挖掘中的新方法——支持向量机》能促进它在我国的普及与提高。 《数据挖掘中的新方法——支持向量机》对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-03-24
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：shiyoumaomao

  1. 基于Matlab的支持向量机工具箱

  2. 该文章介绍了基于MATLAB的支持向量机工具箱，详细说明了工具箱中用于支持向量分类和支持向量回归的函数。并通过两个具体的实倒来说明利用sVM工具箱进行分类和回归方面的方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-08-27
    • 文件大小：293888
    • 提供者：zhaogang1981

  1. 支持向量分类机在入侵检测中的应用研究

  2. 支持向量分类机在入侵检测中的应用研究 入侵检测

  3. 所属分类：网络安全

    • 发布日期：2012-03-14
    • 文件大小：139264
    • 提供者：weilei0071

  1. 曾立《支持向量分类机原理》ppt讲义——中科院

  2. 曾立《支持向量分类机原理》ppt讲义——中科院

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2012-08-01
    • 文件大小：500736
    • 提供者：zzwin1006

  1. 支持向量机回归smo的matlab实现 附带测试训练数据 效果图

  2. 支持向量机最初是作为分类模型出现的，特别是对于二分类模型有很好的表现。如果将支持向量机改装成支持向量回归机，将达到比线性回归或其他回归模型更加优秀的效果，而且不需要假设目标函数是优秀的回归模型。支持向量回归的求解仿照支持向量分类机。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2013-03-02
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：yushengkai

  1. 基于Matlab的支持向量机工具箱

  2. 算法例程介绍了基于MATLAB的支持向量机工具箱，详细说明了工具箱中用于支持向量分类和支持向量回归的函数。并通过两个具体的实例来说明利用SVM工具箱进行分类和回y-3方面的方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-04-10
    • 文件大小：241664
    • 提供者：u010235400

  1. 基于Matlab的支持向量机工具箱

  2. 郭小荟编写的支持向量机工具箱，介绍了基于MATLAB的支持向量机工具箱，详细说明了工具箱中用于支持向量分类和支持向量回归的函数。并通过两个具体的实例来说明利用SVM工具箱进项分类和回归方面的方法。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-10-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u012486566

  1. 支持向量回归机（SVM从分类到回归）（非原创）

  2. 支持向量回归机（讲述如何将SVM从分类应用到到回归中去）

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2014-04-09
    • 文件大小：493568
    • 提供者：u013080459

  1. 支持向量分类机

  2. 支持向量分类 工具箱 很强大功能 简单易懂

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-06-07
    • 文件大小：3072
    • 提供者：u011002854

  1. 数据挖掘中的新方法-支持向量机（邓乃扬 高清 完整 包含完整精准的目录）

  2. 邓乃扬老师的作品，内容相当详尽。包括最优化基础理论、线性支持向量分类机、线性支持向量回归机、核函数理论、核函数的选取、各种算法等。值得推荐。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-11-24
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：chenzf961

  1. 基于支持向量分类机的煤与瓦斯突出危险性预测

  2. 为了提高煤与瓦斯突出预测的准确性,提出了基于支持向量分类机的煤与瓦斯突出危险性分类的预测方法。该方法以地应力、瓦斯压力、煤的厚度和煤样筛分模数作为特征值,建立了煤与瓦斯突出危险性预测模型,分别选用单项式、多项式、RBF以及Sigmoid核函数对所选样本训练学习,确定了RBF做为预测突出危险性模型的核函数。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-21
    • 文件大小：237568
    • 提供者：weixin_38626032

  1. 支持向量学习机的贝叶斯群特征选择

  2. 事实证明，在许多机器学习和数据挖掘应用程序中，组特征选择（GFS）有助于提高学习型模型参数的可解释性和预测性能。现有的GFS模型主要基于平方损失和logistic损失进行回归分析和回归分析。进行分类，留下了由支持向量学习（SVL）机器普及的非敏感损失和铰链损失。 在本文中，我们提出了一种基于伪似然和数据增强思想的SVL机器的贝叶斯GFS框架。 利用贝叶斯推断，我们的方法可以规避正则化参数的交叉验证。 具体来说，我们在扩展空间中应用均值场变分方法来导出模型参数和超参数的后验分布，以进行贝叶斯估计。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：448512
    • 提供者：weixin_38613154

  1. 混合模糊支持向量分类机和改进遗传算法的汽车装配故障自动诊断。

  2. 混合模糊支持向量分类机和改进遗传算法的汽车装配故障自动诊断。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：451584
    • 提供者：weixin_38680664

  1. 基于三角模糊高斯支持向量分类机和改进遗传算法的汽车生产线故障诊断。

  2. 基于三角模糊高斯支持向量分类机和改进遗传算法的汽车生产线故障诊断。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：324608
    • 提供者：weixin_38732811

  1. SupportVectorMachines：使用支持向量机和支持向量分类器预测人群-源码

  2. SupportVectorMachines：使用支持向量机和支持向量分类器预测人群

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42133329

  1. 基于支持向量机的钢水LIBS定性分析

  2. 激光诱导击穿光谱(LIBS)技术具有快速、非接触、无需制样等特点，适合应用于转炉钢水成分的在线分析。由于转炉终点可由Si、Mn 含量和温度来判定，因此提出了钢水成分中Si 和Mn 的LIBS 定性分析方法。通过光谱仪采集激光激发的光谱，经过预处理和寻峰等操作后，以原子光谱数据库(NIST)为参考标准，找出Si 和Mn 对应的特征谱线波长和光谱强度，利用支持向量机(SVM)强大的分类功能和采集到的245 组数据中的210 组学习得到支持向量分类(SVC)模型，利用SVC 模型预测这245 组数据，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38726407
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