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搜索资源列表

  1. svm分类器原理svm分类器原理

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  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-12-10
    • 文件大小：113664
    • 提供者：xiaogang_150

  1. 一种基于预分类的高效SVM中文网页分类器

  2. 一种利用预置关键词表进行预分类的方法，并详细说明了该方法的原理与实现

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-08-26
    • 文件大小：427008
    • 提供者：remeng

  1. svm分类器原理svm分类器原理.doc

  2. svm分类器原理 svm分类器原理 svm分类器原理 svm分类器原理

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-10-13
    • 文件大小：113664
    • 提供者：muzilic

  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. SVM原理详解

  2. SVM分类器详细介绍，可以帮助训练熟悉SVM分类器原理

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-02-05
    • 文件大小：332800
    • 提供者：yangheng2008

  1. VC++数字图像模式识别技术及工程实践

  2. 目录 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-16
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：a121649982

  1. Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践工程源代码

  2. 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主要步骤

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-17
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：a121649982

  1. 基于GPU的并行支持向量机的设计与实现

  2. 1．在综述了当前高性能计算领域热门技术的基础上，选择GPU作为并行支持向量 机的实现工具。在GPU编程方法方面，选择了OpenCL作为具体的代码实现技术，并搭 建了GPU计算的实验平台和基于VisualStudio2010的OpenCL的开发环境。 2．介绍了支持向量机理论的基本原理及其数学模型，引出了SMO训练算法并对其 进行了详细的说明。研究了LibSVM的使用方法，并在之前搭建的两个平台上做了实验 仿真，以用来作为参照基准。 3．根据SVM训练和预测算法中的并行点，提出了用于多类分类器的

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-06-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：xiaoxio006

  1. 基于SVM与BoW的图片分类的OpenCV实现

  2. 基于OpenCV实现的图像分类源码，使用了Bag of Words方法，可查阅相关论文了解其原理。本程序包括：图像特征字典训练程序、SVM分类器训练程序、图像分类程序。其中，用了OpenMP对训练过程进行了加速。代码风格好，使用OpenCV2实现。是一个难的学习OpenCV图像分类的好资料！

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-08-06
    • 文件大小：17408
    • 提供者：honze

  1. 支持向量机（SVM）概论

  2. 该文档是《Support Vector Machines for Classification and Regression》 by Steve R. Gunn。初步介绍了SVM原理。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-03-18
    • 文件大小：1007616
    • 提供者：shenkewuhui

  1. 武汉科技大学SVM分类器课件

  2. 介绍了SVM分类器原理，已经改进的算法，还有改进后的实验结果等等，是一个难得的好资料！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-10-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：missmissmeok

  1. 模式识别（模型选择，SVM，分类器）作业解答+代码.docx

  2. Adaboost算法的设计思想。从机器学习的角度简述模型选择的基本原则。丑小鸭定理；Occam剃刀原理；最小描述长度定理。简述分类器集成的基本方法。推导Hard-Margin SVM的优化目标。解释Hinge Loss在SVM中的意义。编程：从MNIST数据集中选择两类，对其进行SVM分类，可调用现有的SVM工具利用sklearn库进行svm训练MNIST数据集，准确率可以达到90%以上。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-03-27
    • 文件大小：98304
    • 提供者：qq_36918538

  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. 机器学习之支撑向量机SVM

  2. 1 基本概念 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。 原理 SVM学习的基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。如下图所示，即为分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：851968
    • 提供者：weixin_38631042

  1. SVM分类器的设计与应用代码+实验报告

  2. 1、熟悉SVM的基本设计原理。 2、掌握SVM的使用方法。 3、利用SVM实现人脸识别。 博客链接：https://blog.csdn.net/weixin_43442778/category_9481732.html

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：407552
    • 提供者：weixin_43442778

  1. SVM-KNN和随机森林脱机手写识别的比较分析-源码

  2. SVM-KNN随机森林手写识别的比较分析 该项目涉及支持向量机，K近邻和随机森林分类器，用于对NIST特殊数据库19中的手写字母进行分类。 步骤： 从以下位置下载数据集： : 解压缩 运行resize_alphabet.py-它会将照片以符号为中心，并将分辨率更改为12x12像素，并为每个符号选择大约1500个示例（随机） 在jupyter笔记本上打开untitled.ipynb，以检查三个机器学习模型的准确性得分，并将其保存为名称“ RandomForestModel.pkl”（在re

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42122881

  1. SVM原理详解，通俗易懂

  2. 本文来源于csdn，介绍了SVM，线性分类器，线性分类器的求解，松弛变量，SVM用于多类分类等。支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：409600
    • 提供者：weixin_38711740

  1. SVM原理详解，通俗易懂

  2. 本文来源于csdn，介绍了SVM，线性分类器，线性分类器的求解，松弛变量，SVM用于多类分类等。支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：409600
    • 提供者：weixin_38665162

  1. OpenCV机器学习——支持向量机SVM

  2. OpenCV中集成了多种机器学习算法供我们方便使用，如果我们要训练数据进行分类，不用自己写分类器，只需要调用相应的库和类即可轻松实现。本文重点不在于介绍机器学习原理及数学推导，着重介绍OpenCV中的机器学习相关函数，并且用十分简单的训练数据作为例子实现分类。 对于OpenCV的机器学习分类器，大多换汤不换药，构造方法和实现方法很类似，基本遵循原始数据—训练分类器—进行分类的步骤，某些算法可能有特殊的初始化参数，需要额外设置在实现任何分类器之前，都需要训练数据。插句题外话，训练数据的好坏是一个分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：81920
    • 提供者：weixin_38603936

  1. 基于Fisher 准则和最大熵原理的SVM核参数选择方法

  2. 针对支持向量机(SVM) 核参数选择困难的问题, 提出一种基于Fisher 准则和最大熵原理的SVM核参数优选方法. 首先, 从SVM分类器原理出发, 提出SVM核参数优劣的衡量标准; 然后, 根据此标准利用Fisher 准则来优选SVM核参数, 并引入最大熵原理进一步调整算法的优选性能. 整个模型采用粒子群优化算法(PSO) 进行参数寻优. UCI 标准数据集实验表明了所提方法具有良好的参数选择效果, 优选出的核参数能够使SVM具有较高的泛化性能.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：205824
    • 提供者：weixin_38715879
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