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SVM支持向量机分类
SVM支持向量机分类
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用matlab编程实现支持向量机分类，核函数选取，超平面建立等
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SVM支持向量机分类鸢尾花数据集iris（jupyter实现）
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SVM支持向量机分类鸢尾花数据集iris（jupyter实现） 附带可视化图片
SVM支持向量机分类算法的matlab仿真,不使用matlab工具箱和第三方工具箱,含仿真操作录像
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1.版本：matlab2021a，包含仿真操作录像，操作录像使用windows media player播放。 2.领域：SVM支持向量机。 3.内容：SVM支持向量机分类算法的matlab仿真,不使用matlab工具箱和第三方工具箱。 case 'svc_c', C = p1; n = length(Y); H = (Y*Y').*ke
SVM(支持向量机)实现数据的三分类
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SVM(支持向量机)是模式识别和机器学习中的重要的数据分类的方法.本代码可以实现三分类.
SVM支持向量机分类鸢尾花数据集iris及代码
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SVM支持向量机分类鸢尾花数据集iris及代码，数据集有Excel、data、txt文件格式，代码有data、txt格式演示
支持向量机（SVM）多分类算法实现
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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，配置方法较为简单，自己百度就能实现。数据可以用自己的也可以用压缩包里面的。
matlab支持向量机分类实例（十分详细）附数据
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matlab支持向量机分类实例（十分详细）附数据
支持向量机二分类
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支持向量机二分类小例子，附代码！改进支持向量机 (support vector machine，SVM)的故障诊断方法，是将人工智能和机器学习最年轻的 理论——支持向量机用于故障诊断技术，能较充分地利用可测的过程数据，而不 依赖于精确的数学模型。
支持向量机三分类算法
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1-16个标签分为三大类，判断心脏病的有无。此SVM 算法采用Matlab的形式进行编码，通俗易懂。
支持向量机对两类点分类
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用支持向量机算法，多项式核对两类非线性点分类，并画出图像。matlab编写。
支持向量机多类分类方法（pdf）
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传统的支持向量机是基于两类问题提出的,如何将其有效的推广至多类问题仍是一个有待研 究的问题。本文中作者致力于对现有的几种较有成效的多类支持向量机做一介绍, 并比较其优劣, 以期对 研究者以后的研究能有所启发。
SVM 支持向量机
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Opencv 支持向量机 图像处理 分类识别
SVM（支持向量机）
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经典教材无须赘述，很难找的资源，仅供诸君参考学习只用，最后且最重要的，买一本纸质书真的很重要！
SVM支持向量机
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浙江大学支持向量机，PPT讲义，从入门到进阶
机器学习作业-基于C++实现SVM支持向量机分类项目源码+项目说明+分类txt数据集.zip
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svc支持向量机分类模型、NuSVC支持向量机分类模型、sklearn.svm支持向量机分类模型
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支持向量机（SVM）是一种流行的监督学习算法，用于分类和回归任务。在Python的机器学习库scikit-learn（sklearn）中，SVM提供了多种实现，包括`SVC`、`NuSVC`和`LinearSVC`。 ### 1. SVC支持向量机分类模型 `SVC`...
matlab-基于高斯核函数的SVM支持向量机分类matlab仿真-源码
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在本资源中，我们主要探讨...通过以上介绍，你应该对基于高斯核函数的SVM支持向量机分类有了全面的理解，并能使用Matlab进行相关操作。结合提供的源码，你将能够亲手实践这一过程，进一步提升你的编程和机器学习技能。
基于高斯核函数的SVM支持向量机分类matlab仿真+仿真录像
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最后，提供的"基于高斯核函数的SVM支持向量机分类matlab仿真"可能包含详细的代码示例、数据集以及操作录像，这对于本科和硕士学生深入理解和应用SVM分类技术非常有帮助。通过实际操作，可以更直观地理解SVM如何通过...
Matlab SVM支持向量机分类算法 含测试数据集 预测图像和评价指标详细
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详情参考：... Matlab SVM支持向量机分类算法 含测试数据集 预测图像和评价指标详细。中文注释非常清晰，按照示例数据修改格式，替换数据集即可运行，数据集为excel
支持向量机SVM求解鸢尾花分类问题(SVM_iris_(rbf_poly_linear))
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支持向量机SVM求解鸢尾花分类问题,分别用rbf、poly、linear核函数求解
基于支持向量机的图片分类程序
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对图片的分类主要包含以下四个步骤：1.用尺度不变特征转换（SIFT）算法来提取训练集中图片的特征值。2.用K-means算法将这些特征值聚成n类。这n类中的每一类就相当于是图片的单词，所有的n个类别构成词汇表。3.对训练集中的图片构造词汇表，就是将图片中的特征值归到不同的类中，然后统计每一类的特征值的频率。4. 用支持向量机（SVM）训练一个多类分类器，将每张图片的词汇表作为特征向量。对于未知类别
葡萄酒支持向量机SVM分类
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采用支持向量机SVM分类葡萄酒，完整代码，无错误，下载即可运行。
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该代码实现了一对一的SVMRFE算法 主要是用于特征选择 算法速度快 是SVMRFE的改进版本
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R语言实现SVM预测的代码，简单但是亲测可用。（下载后用记事本打开即可） library(xlsx) library(e1071) #———— 1、加载数据 #训练集 #预测集 #———— 2、数据整理 #建立模型 #预测
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支持向量机SVM源代码 分区支持向量回归
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