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  1. 两种支持MATLAB的SVM工具箱

  2. 下载SVM工具箱: 用SVM做分类的使用方法 1)在matlab中输入必要的参数:X,Y,ker,C,p1,p2 我做的测试中取的数据为: N = 50; n=2*N; randn('state',6); x1 = randn(2,N) y1 = ones(1,N); x2 = 5+randn(2,N); y2 = -ones(1,N); figure; plot(x1(1,:),x1(2,:),'bx',x2(1,:),x2(2,:),' k.'); axis([-3 8 -3 8]); t
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2009-09-07
    • 文件大小:884736
    • 提供者:yhymoon
  1. svm(支持向量机)分析软件工具

  2. 用于svm(支持向量机)分析软件工具,经常用于训练数据、预测未来发展趋势
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-03-29
    • 文件大小:797696
    • 提供者:jianxiong
  1. svm分类器原理 支持向量机

  2. 关于svm分类器原理的介绍 数据分类是数据挖掘中的一个重要题目。数据分类是指在已有分类的训练数据的基础上,根据某种原理,经过训练形成一个分类器;然后使用分类器判断没有分类的数据的类别。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-05-26
    • 文件大小:113664
    • 提供者:liangyf718
  1. 真正的Corel-5K图像库 标准训练集与测试集

  2. 深圳电信培训中心的徐海蛟博士教学用的真正的Corel-5K图像数据集。5000张图片,标注词,训练数据,测试数据。特征提取说明。吐血奉献! 这是真正的Corel-5K图像集,共包含科雷尔(Corel)公司收集整理的5000幅图片,故名:Corel-5K,童鞋们可用于科学图像实验:分类、检索等。Corel-5k数据集是图像实验的事实标准数据集。 Corel图像库是科雷尔(Corel)公司收集整理的较为丰富的图像库涵盖多个主题。Corel图像库由若干个CD组成,每个CD包含100张大小相等的图像,
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2013-10-26
    • 文件大小:66060288
    • 提供者:helloabc99
  1. SVM训练和测试数据

  2. SVM训练和测试数据。主要用于训练和测试自己写的Python版本的SVM,具体见我的博客: http://blog.csdn.net/zouxy09
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-12-12
    • 文件大小:2048
    • 提供者:zouxy09
  1. iris SVM

  2. SVM 训练数据
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-03-26
    • 文件大小:7168
    • 提供者:chuminnan2010
  1. java写的svm分类器

  2. 直接改一下路径就可以用,自带训练数据和测试数据,三行代码实现svm多分类
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2014-10-15
    • 文件大小:702464
    • 提供者:wabydotaking
  1. SVM分类器训练工具

  2. 项目上使用的SVM训练分类器的工具,主要用于行人检测、车辆检测和数据分析分类。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-07-02
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:maoliang188
  1. 基于SVM电力系统短期负荷预测的一个例程

  2. 基于SVM电力系统短期负荷预测的一个例程。包含数据和程序,与传统的算法相比,本代码在导入SVM训练之前对影响短期负荷的各种因素作了一个加权。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2016-04-11
    • 文件大小:19456
    • 提供者:xxiaotouming
  1. SVM算法训练的分类器

  2. 模式识别课上的SVM分类器训练及测试程序(Matlab),带训练集和测试集,可直接使用,计算正确率,好用
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2016-04-24
    • 文件大小:101376
    • 提供者:u014283958
  1. libsvm分类训练和测试数据语料

  2. 用于libsvm分类的语料,包含训练数据和测试数据,格式为libsvm要求的格式,可用于libsvm工具的练习
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2016-11-02
    • 文件大小:203776
    • 提供者:mj708955531
  1. 隐形眼镜数据集

  2. 用于训练决策树、svm的数据集
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-06-13
    • 文件大小:1024
    • 提供者:qq_27582707
  1. python中SVM的训练数据

  2. 请在python中结合博客http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17292011中的Python代码使用。没有积分的可以直接复制资源描述中的数据,资源描述中的数据与你想下载的文件中的数据一样。 3.542485 1.977398 -1 3.018896 2.556416 -1 7.551510 -1.580030 1 2.114999 -0.004466 -1 8.127113 1.274372 1 7.108772 -0.986906 1
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-09-23
    • 文件大小:2048
    • 提供者:sunny0722
  1. svm训练数据

  2. svm训练用数据来源文件,用来结合sklearn推导多项方程函数。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-06-13
    • 文件大小:3072
    • 提供者:amen_wu
  1. hog的xml与训练数据集

  2. hog的xml与训练数据集,用与svm机器学习使用。。。。。,
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-10-27
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:qq_35054151
  1. SVM训练数据集

  2. SVM训练数据集,博客内含附有简单代码实现。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-03-19
    • 文件大小:3072
    • 提供者:qq_43608884
  1. 基于混合重采样的非平衡数据SVM训练方法

  2. 针对传统的SVM算法在非平衡数据分类中分类效果不理想的问题,提出一种基于分类超平面和SMOTE过采样方法(HB_SMOTE)。该方法首先对原始训练样本集使用WSVM算法找到分类超平面,然后按一定标准剔除负类中被错分的样本、靠近分类超平面的样本以及远离分类超平面的样本。在UCI数据集上的实验结果表明:与RU_SMOTE等重采样方法相比,HB_SMOTE方法对正类样本和负类样本都具有较高的分类准确率。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:402432
    • 提供者:weixin_38623919
  1. python,sklearn,svm,遥感数据分类,代码实例

  2. python,sklearn,svm,遥感数据分类,代码实例 python_sklearn_svm遥感数据分类代码实例 (1)svm原理简述 支持向量机(Support Vector Machine,即SVM)是包括分类(Classification)、回归(Regression)和异常检测(Outlier Detection)等一系列监督学习算法的总称。对于分类,SVM最初用于解决二分类问题,多分类问题可通过构建多个SVM分类器解决。SVM具有两大特点:1.寻求最优分类边界,即求解出能够正确划
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:95232
    • 提供者:weixin_38633897
  1. python使用pandas抽样训练数据中某个类别实例

  2. 废话真的一句也不想多说,直接看代码吧! # -*- coding: utf-8 -*- import numpy from sklearn import metrics from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn import linear_model from sklearn.datasets import load_iris from sklear
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:40960
    • 提供者:weixin_38572115
  1. 减少训练数据以加快SVM训练

  2. 减少训练数据以加快SVM训练
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:262144
    • 提供者:weixin_38621250
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