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  1. 文本挖掘tmSVM开源项目包含Python和Java两种版本带参考文档

  2. 文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档 简介 文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、Decision Tree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2014-02-23
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：vcfriend

  1. MachineLearning-master-python.zip

  2. 属于网络下载资源，感谢原作者的贡献。 ##目录介绍 - **DeepLearning Tutorials** 这个文件夹下包含一些深度学习算法的实现代码，以及具体的应用实例，包含： Keras使用进阶。介绍了怎么保存训练好的CNN模型，怎么将CNN用作特征提取，怎么可视化卷积图。 [keras_usage]介绍了一个简单易用的深度学习框架keras，用经典的Mnist分类问题对该框架的使用进行说明，训练一个CNN，总共不超过30行代码。 将卷积神经网络CNN应用于人脸识别的一个demo，人脸数

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-07-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_33042687

  1. sklearn0.19中文文档

  2. sklearn0.19中文文档 PDF格式高清。 .1. 广义线性模型 1.1.1. 普通最小二乘法 1.1.1.1. 普通最小二乘法复杂度 1.1.2. 岭回归 1.1.2.1. 岭回归的复杂度 1.1.2.2. 设置正则化参数：广义交叉验证 1.1.3. Lasso 1.1.3.1. 设置正则化参数 1.1.3.1.1. 使用交叉验证 1.1.3.1.2. 基于信息标准的模型选择 1.1.3.1.3. 与 SVM 的正则化参数的比较 1.1.4. 多任务 Lasso 1.1.5. 弹性网络

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-30
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：hardpen2013

  1. SVM与Logistic回归模型比较及SVM应用于多分类问题源码-svm.zip

  2. 包含数据线性可分与数据线性不可分数据，与Logistic回归比较及SVM应用于多分类问题等！包含生成数据集与真实数据集、数据集分为线性可分与线性不可分数据、二维及多维数据均适用！！！

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-12-29
    • 文件大小：133120
    • 提供者：qq_35405379

  1. Python中使用支持向量机SVM实践

  2. 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析。 其具有以下特征：    (1)SVM可以表示为凸优化问题，因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间，这种方法一般只能获得局部最优解。   (2) SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力。尽管如此，用户必须提供其他参数，如使用核函数类型和引入松弛变量等。   (

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：60416
    • 提供者：weixin_38534344

  1. Python中使用支持向量机(SVM)算法

  2. 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析。 其具有以下特征：    (1)SVM可以表示为凸优化问题，因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间，这种方法一般只能获得局部最优解。   (2) SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力。尽管如此，用户必须提供其他参数，如使用核函数类型和引入松弛变量等。  

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：120832
    • 提供者：weixin_38581405

  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. mnist分类：Pytorch，Scikit学习实现多种分类方法，包括逻辑回归（Logistic回归），多层感知机（MLP），支持向量机（SVM），K近邻（KNN），CNN，RNN，极简代码适合新手小白入门，附英文实验报告（ACM模板）-源

  2. mnist分类 使用多种方法完成MNIST分类任务 Python 3.6 火炬1.0 Scikit学习0.21 无需下载数据直接跑，代码自动下载 模型 逻辑回归Logistic回归 多层感知机 K近邻KNN 支持向量机 卷积神经网络 循环神经网络 实验报告 见mnistClassification.pdf 对应的latex原始码： :

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42109125

  1. dash-svm：交互式SVM Explorer，使用Dash和scikit-learn-源码

  2. 支持向量机（SVM）资源管理器 这个应用程式已移到。 此仓库可能已过时，将不会更新。 这是一个使用开发的Dash交互式Python框架制作的学习工具和探索应用程序。 Dash提取了构建基于Web的交互式应用程序所需的所有技术和协议，并且是在Python代码周围绑定用户界面的简单有效的方法。 要了解更多信息，请查阅我们的。 尝试。 入门 使用演示 该演示使您可以交互式探索支持向量机（SVM）。 它包括一些人工生成的数据集，您可以从下拉列表中选择，并可以通过更改这些数据集的样本大小和噪声水平

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：737280
    • 提供者：weixin_42135462

  1. 图像处理 cv2 PIL OCR

  2. 文章目录简介图片基本操作灰度转换底片模式filteropencv中的基本操作图片属性图片缩放仿射变换HSVGamma变换OCR 简介 这里介绍一下Python的图像处理，其中使用了比较常见的库，一个是opencv另一个是PIL，都是功能很强大的图像处理库。 这算是我的一篇笔记文章，以往以后忘记。 首先介绍一下基本的图片操作，然后给大家一个OCR手写识别的例子。现在网络上卷积网络识别手写数字的代码简直多的不得了，我使用SVM和KNN进行判断分类，准确率最好可以达到1.8%。 图片基本操作 灰度转换

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：746496
    • 提供者：weixin_38502428