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搜索资源列表

  1. svdd 支持向量 描述

  2. Tax svdd matlab 带公式推导

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-19
    • 文件大小：68608
    • 提供者：liangdsing

  1. tax带负类SVDD

  2. 带负类的svdd matlab程序，允许负类错误划分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-22
    • 文件大小：8192
    • 提供者：liangdsing

  1. SVDD one class SVM

  2. 该源代码是SVDD，其中对一类的SVM有很好的分类作用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-03-12
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：lfchenqian

  1. svdd工具箱

  2. svdd工具箱

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-05-31
    • 文件大小：436224
    • 提供者：xixigiant

  1. 新型SVDD算法d-svdd

  2. d-svdd是一种新型SVDD算法，可实现分类间隔最大化。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2013-04-03
    • 文件大小：641024
    • 提供者：zjshen2007

  1. 边界检测快速SVDD算法

  2. 一种快速svdd算法，方便了解svdd超球面的分类，为以后多分类打下基础。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-10-28
    • 文件大小：965632
    • 提供者：u012598153

  1. libsvm-svdd-3.1.zip

  2. svdd的matlab代码实现，目录结构有 libsvm-svdd-3.1\matlab\svmtrain.c \matlab\svm_model_matlab.c \svm-train.c \svm.cpp \svm.h 将这些文件替换原libsvm中相应位置的文件即可。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-04-09
    • 文件大小：26624
    • 提供者：wutonguu

  1. SVDD分类器的matlab实现

  2. 用matalb实现的svdd分类器，kerfun中可以更改kernel function

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-06-25
    • 文件大小：3072
    • 提供者：linfengllff

  1. svdd工具箱

  2. matlab自带的svdd工具箱，需要安装prtools工具箱一起用

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2015-11-04
    • 文件大小：561152
    • 提供者：angellin1983

  1. 全部SVDD的程序代码，可以按照自己的需要去选择

  2. 刚接触SVDD的学者可以学习一下。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-06-14
    • 文件大小：7168
    • 提供者：matlab595962

  1. SVDD分类器的matlab实现

  2. 用matalb实现的svdd分类器，kerfun中可以更改kernel function

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-08-28
    • 文件大小：3072
    • 提供者：xingzh_up

  1. SVDD+鸢尾花.zip

  2. svdd算法单类检测器（以鸢尾花为例）。svdd算法作为单类别分类算法，在多个领域中发挥重要作用，该源码包含一个ipynb文件和一个鸢尾花数据集，ipynb文件里面包含了每一步操作的流程和一个简单的解释和结果展示，该实例较为简单，可供初步学习和使用，可替换自己的数据集进行测试。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-06
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_41068770

  1. SVDD（Support Vector Data Description）算法，其中包含两个版本的matlab工具箱

  2. 压缩包中包含两个版本的SVDD（Support Vector Data Descr iption）算法matlab工具箱。针对不同版本的matlab，可以尝试不同工具箱。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-25
    • 文件大小：748544
    • 提供者：weixin_40518715

  1. SVDD-Python-V1.0 python代码

  2. 支持向量数据描述 (Support Vector Data Descr iption, SVDD) 语言：Python 版本：V1.0 ----------------------------------------------------- 主要功能为： 1. 包含正样本的SVDD超球体构建 (SVDD) 2. 支持包含负样本的 SVDD 超球体构建 (nSVDD) 3. 添加了包含绘制 ROC 曲线、决策边界等功能的可视化模块 4. 支持多种核函数

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-01
    • 文件大小：137216
    • 提供者：GXSeveryday

  1. SVDD-Python-V1.0.zip

  2. 支持向量数据描述 (Support Vector Data Descr iption, SVDD) 语言：Python 版本：V1.0 ----------------------------------------------------- 主要功能为： 1. 包含正样本的SVDD超球体构建 (SVDD) 2. 支持包含负样本的 SVDD 超球体构建 (nSVDD) 3. 添加了包含绘制 ROC 曲线、决策边界等功能的可视化模块 4. 支持多种核函数 依赖库： 1. matplotlib

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-25
    • 文件大小：138240
    • 提供者：iqiukp

  1. 基于疏密度约简的增量SVDD方法

  2. 基于疏密度约简的增量SVDD方法，于嵩浩，许浩，针对增量支持向量数据描述方法存在计算复杂度高的问题，提出一种基于样本疏密度约简的增量学习方法。首先，从增量样本集中筛选出

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38557935

  1. 基于MATLAB的SVDD决策边界可视化（libsvm-3.23）

  2. 支持向量数据描述（Support Vector Data Descr iption，SVDD）是一种单值分类算法，能够实现目标样本和非目标样本的区分。 该代码实现了libsvm-3.23工具箱中SVDD的决策边界可视化，其实现流程为： 1. 建立训练集的SVDD超球体模型 2. 利用网格法填充训练集区域 3. 预测每个网格点的得分 4. 根据网格点得分绘制等高线 5. 绘制决策边界 利用香蕉数据集进行示例，给出了"欠拟合"、“正常”和“过拟合”情况下的SVDD决策边界可视

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-10-19
    • 文件大小：594944
    • 提供者：iqiukp

  1. 支持向量数据描述算法（svdd）

  2. SVDD（（Support Vector Data Descr iption）即支持向量数据描述，其基本思想是通过在映射到高维的特征空间中找出一个包围目标样本点的超球体，并通过最小化该超球体所包围的体积让目标样本点尽 能地被包围在超球体中，而非目标样本点尽可能地排除在超球体中，从而达到两类之间划分的目的。该方法目标是求出能够包含正常数据样本的最小超球体的中心a和半径R。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-03-16
    • 文件大小：206848
    • 提供者：qq_41611588

  1. 基于SVDD的层次纠错输出编码研究

  2. 纠错输出编码能有效地将多类问题分解为一系列二类子问题进行求解,已受到众多机器学习研究者的关注。如何构建基于数据的编码矩阵是编码方法确定的关键。针对此问题,基于Fisher原理,提出一种基于支持向量数据描述(support vector domain descr iption,SVDD)的层次纠错输出编码构造方法(hierarchical error-correcting output codes,HECOC)。该方法首先采用SVDD计算各类别的可分程度,从而得到由不同子类构成的二叉树;然后分别对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：311296
    • 提供者：weixin_38746738

  1. 基于蚁群SVDD和聚类方法的旋转机械智能诊断

  2. 基于蚁群SVDD和聚类方法的旋转机械智能诊断

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：272384
    • 提供者：weixin_38700779
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