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SVM大数据算法
SVM大数据算法
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多维空间分类 大数据十大经典算法之一的SVM算法 很好的讲解PPT
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一种基于SVM的博客大数据分类算法及应用.pdf
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大数据十大经典算法SVM 讲解PPT
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PPT：大数据经典算法（Kmeans、SVM、KNN）
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大数据十大经典算法PPT系列，详细讲解了Kmeans、SVM、KNN三种算法。
大数据十大经典算法SVM-讲解课件.ppt
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SVM算法
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刚学习的时候,相关的代码都挺麻烦的,现在贡献一下!
SVM-RFE算法
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SVM_RFE是早期提出的一种特征排序方法，利用SVM在数据集上训练得到的权重向量对特征进行排序 然后剔除无用特征，重新训练，之后再剔除。。。
SVM 手写体数据
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5星 · 资源好评率100%
opencv训练手提体通过svm算法，环境是vs2017,opencv3.4.1
SVM训练数据集
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SVM训练数据集，博客内含附有简单代码实现。
SVM算法简介
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关于svm算法的一个非常好的介绍文档，希望对大家有用
实验四：SVM算法1
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二、实验内容与方法硬间隔SVM：原理：在二分类问题中，假设两类数据集合是线性可分的，我们可以设想存在一个超平面，能够将两类数据完全分开，且这个平面距离某一类的与
SVM算法对MNIST数据集分类
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代码使用matlab编写，压缩包中包含MNIST数据集及其读取函数、SVM算法实现和ReadMe.txt。 SVM算法中使用了PCA降维处理数据减少运行时间，但是由于使用的SMO算法较为原始，运行速度仍然较慢。由于实现未经过任何优化，仅适合初学者使用，使用高斯核正确率在75%以上，有部分注释。请结合ReadMe文件使用。
SVM程序算法
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支持向量机分类算法实现，利用线性核函数构建最优分类面，对训练样本进行训练，然后对测试样本进行测试分类，得出分类准确率
SVM训练和测试数据
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5星 · 资源好评率100%
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
高维数据SVM实现+降维可视化
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高维数据SVM实现+降维可视化 是更改别人的代码的，使用软间隔最大化，SMO优化算法，t-sne降维可视化，发现数据是否是容易线性可分的。
SVM生成数据集
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与我的博客“二分类支持向量机模型SVM知识点详解”对应数据集生成程序
SVM算法思想
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SVM的算法思想，用sklearn中的库函数SVC做人脸识别，用SVR做波士顿房价预测。
python SVM算法
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使用python进行编写SVM算法的编写，并用数据集进行验证。
4.SVM分类算法_分类算法_SVM_
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5星 · 资源好评率100%
svm算法matlab基础教程，适合新手学习入门........
SVM算法1
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正是因为SVM关注的是VC维，后面我们可以看到，SVM解决问题的时候，和样本的维数是无关的（甚至样本是上万维的都可以，这使得SVM很适合用来解决文本分类的问题，
SVM算法描述
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5星 · 资源好评率100%
非常好的SVM算法的描述，适合学习SVM算法的入门者
利用OpenCV SVM对MNIST手写数据集进行分类
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OpenCV SVM对MNIST手写数据集进行分类，更加详细的讲解请看博客： http://blog.csdn.net/wblgers1234/article/details/73477860
线性SVM算法
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SVM算法分为线性可分和线性不可分，该算法所实现的属于线性可分的SVM
大数据中的算法与结构
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### 大数据算法与结构 #### 一、大数据处理背景 随着互联网技术的发展以及信息化水平的提高，数据量呈现出爆炸式增长的趋势，如何有效地管理和利用这些海量的数据成为了一个亟待解决的问题。在此背景下，大数据...
大数据算法十大经典算法.pdf
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【大数据算法十大经典算法】 大数据算法中，有十种经典的算法在业界被广泛使用和研究。以下是这十大算法的简要介绍： 1. **C4.5**：C4.5是决策树算法的一种，是对ID3算法的改进。它采用信息增益率来选择最优属性，...
大数据基础算法10节
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本课程共分为10节，深入浅出地介绍了大数据算法的基本概念和实践应用。 第1节：大数据算法概述 大数据算法是专门设计来处理大规模数据集的算法，它们在分布式计算环境中运行，如Hadoop或Spark框架。这一节会介绍...
《计算机网络：自顶向下方法》第八版 PPT 第一章 计算机网络和因特网
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配中文版和英文版，逐字逐句翻译，不专业的地方，还请海涵。后面还在翻译。计算机网络 自顶向下方法 第8版
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好看的好用的适合用来做各类论文答辩等就这样吧，注意部分不可商用哦。凑够50字凑够50字凑够50字凑够50字凑够50字
数据挖掘十大算法之
SVM
小组成员：
杨凌云、徐小
江、刘洁
刘家旺、吕佳
艳、伍俊
2013
年
10
月
分类
概念：
通过构造一个
分类函数
或
分类器
的方法，该
方法能把数据库中的数
据
项映射到给定类别中的
某一个，从而可以
用于预测未知数据。
数据：
线性可分
线性不可分
什么是
SVM
全名：
Su
pport Vector Machine
（支持向量机）
支持向量
：
支持或支撑平面
上把两类类别划分开来的超平
面的
向量点
。
机
：一个算法
基于统计学习
理论的一种
机器学习方
法。简单的
说，
就是将数据单
元表示在多
维空间中，
然后对这个
空间
做划分的算法
。
SVM
的特点
SVM
是建立在
统计学习理论的
V
C
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
性之间寻求最
佳折衷，以
期获得最好的
推广能力（
或泛
化能力）。
核函数
松弛变量
线性分类
1
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