armijomatlab代码-ssvm_python:适用于python的平滑支持向量机

Matijo Matlab代码ssvm_python SSVM是对传统SVM的重新定义，可以通过快速的Newton-Armijo算​​法来解决。有关SSVM的更多详细信息，请参见此。 该项目使用适用于python的matlab引擎来调用matlab函数，并创建一种类似于sklearn的方式来使用这些函数 职能 导入ssvm.py程序包后，可以使用具有以下功能的Smooth Support Vector Classification(SSVC)和Smooth Support Vector Regression(SSVR) ： .fit(data, label) .predict(data) .score(data, label) .print_params() .get_params() 就像sklearn一样，非常简单，对吧：-)？ 用法 请先安装。 您可以使用SSVC进行分类，也可以使用SSVR进行回归（注意：两者均为线性）。 1.首先，下载这些文件并移至您的工作路径 ssvc.m ， ssvr.m ， ssvm.py 2.在您的python代码中，导入包 如果要使用SSVC，请使用