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支持向量机算法以及Libsvm工具箱介绍
支持向量机算法以及Libsvm工具箱介绍
支持向量
libsvm
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LibSVM算法与模式
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数据挖掘的详细算法 数据挖掘的详细算法 数据挖掘的详细算法 数据挖掘的详细算法 数据挖掘的详细算法数据挖掘的详细算法
libsvm算法说明.pdf
浏览：200
4星 · 用户满意度95%
著名的libsvm算法的说明
libsvm工具箱（libsvm-3.22版）
浏览：129
libsvm工具箱（libsvm-3.22版），已经包含了matlab数据集heart_scale.mat。该工具箱为用C++编写的代码，使用前要在MATLAB中调用C++编译器进行编译（如Visual Studio 2013）。
MainPlot.zip_libsvm工具箱
浏览：14
基于支持向量机的算法分类主程序，该算法是基于libsvm工具箱实现的能很好的实现分类的性能
Matlab 到 EDF 的转换：这是一个简单的 GUI，可以轻松地将 MAT 文件转换为 EDF。 它基于 BioSig 工具箱。-matlab开发
浏览：141
这是一个将 MAT 信号文件转换为 EDF 文件的简单 GUI。 由于我创建了这个程序来转换 EEG 数据，因此在使用 MAT 文件时，请确保信号存储在名为 EEG 维度的变量中：mxn，其中 m 是数据长度，n 是通道数并指定采样速度。 点击创建进行转换。 注意：这是一项正在进行的工作，当前版本依赖于 BioSig 工具箱。 确保在 MATLAB 中安装了它。 享受拉杰夫
eeglab使用手册及工具箱.zip
浏览：136
内涵中英文使用手册和打包好的eeglab工具箱！还有一个简单的基本讲义使用！
Biosignal Tools生物信号工具--biosig-2.0.6-Windows-64bit.zip
浏览：23
Biosignal Tools生物信号工具 BioSig是用于使用Matlab，Octave，C / C ++和Python处理生物医学信号（EEG，ECG等）的软件库。还提供了支持30多种不同数据格式的独立信号查看器
Biosig3.3.0.zip
浏览：107
eeglab读取.edf的必要插件适配eeglab v2019.1,亲测MATLAB2019a可用。
libsvm工具包（含网格法查找最优解函数 SVMcgForClass.m 内用libsvmtrain函数）
浏览：47
在windows文件夹中，其中SVMMcgForClass文件中的svmtrain函数用的是libsvmtrain函数，若用的是svmtrain函数的，可以下载另一个libsvm工具包
基于SVM支持向量机的乳腺癌识别算法的MATLAB仿真,SVM使用libsvm工具箱,包含数据库,含仿真操作录像
浏览：25
5星 · 资源好评率100%
3.内容：基于SVM支持向量机的乳腺癌识别算法的MATLAB仿真,SVM使用libsvm工具箱，所以高版本的matlab也可以运行。 包含数据库。 使用混淆矩阵评价性能，输出识别率,召回率以及F1 %数据输入 svm_models = svmtrain...
支持向量描述（SVDD）算法matlab实现和libsvm工具箱
浏览：131
最全的SVDD算法，内容包括：SVDD算法matlab实现以及应用实例；libsvm工具箱中SVDD的c语言实现；SVDD算法的经典英文文献
matlab-(含教程)基于SVM支持向量机的乳腺癌识别算法的MATLAB仿真,SVM使用libsvm工具箱,包含数据库,输出识
浏览：138
matlab_(含教程)基于SVM支持向量机的乳腺癌识别算法的MATLAB仿真,SVM使用libsvm工具箱,包含数据库,输出识别率,召回率以及F1
基于SVM支持向量机的彩色图像目标分割算法matlab仿真,svm采用libsvm工具箱,含仿真操作录像
浏览：126
3.内容：基于SVM支持向量机的彩色图像目标分割算法matlab仿真,svm采用libsvm工具箱。仿真输出分割后的目标。 4.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。
biosignal-tools:BioSig 是一个用于生物医学信号处理的开源软件库，例如分析 EEG、ECoG、ECG、EOG、EMG、呼吸等。 为了更容易学习，它是从 SourceForge 上的原始项目中任意分叉出来的
浏览：116
生物信号工具 BioSig 项目是一个用于生物医学信号处理的开源软件库，例如分析 EEG、ECoG、ECG、EOG、EMG、呼吸等。 为了更容易学习，它是从任意分叉出来。 免责声明 这个存储库不是由原始贡献者创建的，而是在 2015 年 2 月 6 日在开源许可下分叉在这里。要查看作者的最新更新，您必须转到（在 SourceForge 上）。 但是，欢迎任何贡献或讨论！ 我相信每个人的努力在开源
biosig4octmat-2.51
浏览：63
5星 · 资源好评率100%
用于读取EEG信号的工具，该工具可以轻松且有效地读取数据
Biosig插件下载链接
浏览：122
EEGALAB的工具箱插件，eeglab打开EDF文件 解决方法：添加biosig 安装包，放到 eeglab_plugins 文件夹下面
EEGLAB（中文手册）.zip
浏览：108
适合入门学习的基础使用手册！研究脑电信号的必备工具，处理eeg信号，滤波，降维，采样，绘图等必备软件！
支持向量机（SVM）多分类算法实现
浏览：183
3星 · 编辑精心推荐
一般的支持向量机（SVM）只能够用作二分类，而本次上传的代码是一个四分类的支持向量机（SVM）算法实现，代码的关键部分都会有注释，适合刚入门的小白看。本代码还用到了libsvm这个工具箱，需要读者自己配置，配置...
基于支持向量机的libsvm-3.24版本
浏览：95
5星 · 资源好评率100%
该包是支持向量机的内置算法包，直接调用就可以执行支持向量机的分类预测功能，是支持向量机必不可少的部分！自己下载配置就可以了！
Matlab函数工具箱（复杂网络工具箱、图论工具箱、机器人函数工具箱、深度学习matlab工具箱等）
浏览：117
5星 · 资源好评率100%
GARCH工具箱（含多元）、gpml函数工具箱、ICA独立成分分析、K均值聚类函数工具箱1.0、LibSvm函数工具箱、Lyapunov、复杂网络工具箱、混沌工具箱3.0、混沌及时间序列函数程序包3.0、机器人函数工具箱、聚类分析工具箱...
0exp_libsvm安装方法与数据.zip
浏览：124
该工具箱包括了二种分类,二种回归,以及一种一类支持向量机算法 (1) Main_SVC_C.m --- C_SVC二类分类算法 (2) Main_SVC_Nu.m --- Nu_SVC二类分类算法 (3) Main_SVM_One_Class.m --- One-Class支持向量机 (4) Main_SVR...
Matlab 基于粒子群优化算法优化支持向量机(PSO-SVM)的数据分类预测 PSO-SVM分类
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1. Matlab实现粒子群优化算法优化支持向量机的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据...
Matlab 基于粒子群优化算法优化支持向量机(PSO-SVM)的数据回归预测 PSO-SVM回归
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1. Matlab实现粒子群优化算法优化支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本...
libsvm-3.3.zip
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libsvm工具箱是台湾大学林智仁(C.JLin)等人开发的一套简单的、易于使用的SVM模 式识别与回归机软件包该软件包利用收敛性证明的成果改进算法，取得了很好的结果。libsvm共实现了5种类型的SVM:C-SVC,u-SVC,One Class ...
遗传优化支持向量机在失火故障诊断中的应用 (2012年)
浏览：44
故障样本的缺乏严重制约智能故障诊断的发展，支持向量机算法的提出有效地解决了小样本学习问题．...使用LIBSVM工具箱进行仿真，结果表明经遗传算法优化后的支持向量机对于小样本故障诊断有很高的准
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据分类预测 SVM分类
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1. Matlab实现支持向量机的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和...注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
浏览：131
5星 · 资源好评率100%
1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、...注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统
基于MATLAB故障诊断技术光盘及工具箱
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3星 · 编辑精心推荐
小波分析、Hilbert-Huang变换， EMD-AR谱提取柴油机活塞、活塞销故障特征 EMD-包络谱变速器故障诊断 人工神经网络的MATLAB实现及应用研究 ...信号处理工具箱， emd、wavelet、libsvm、nnet、tftb
基于MFCC特征提取 和SVM的声音识别系统
浏览：30
5星 · 资源好评率100%
首先提取mfcc的特征，然后对所有的数据构建特征数据库，然后搭建svm的分类网络，其中需要安装libsvm的工具箱，最后得到数据的诊断结果。采取的是svm的方法，使用了Libsvm的工具箱，得到的数据结果如上。具体过程见：...
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