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多核支持向量机shogun
多核支持向量机shogun
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很好用的多核分类工具，足够多的示例代码，具有多种接口，如python,matlab等
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多核支持向量机
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5星 · 资源好评率100%
支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。它是一种监督式学习的方法，广泛应用于统计分类以及回归分析中。
支持向量机与多核算法
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学习多核与支持向量机，在数据处理，数据融合，故障诊断方面
支持向量机_SVR_函数模型建立_多核_多核核函数_
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介绍使用SVR建立回归模型，介绍多核核函数的应用价值
支持向量机实战代码（全）
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机器学习实战支持向量机代码，分为简易SMO，完整SMO，引入核函数SMO，以及实战利用其做手写字体的识别。 完整的代码需要数学理论作为依托，请关注我的学习文档，有完整的理论证明，供大家参考。
支持向量机SVM和核函数的matlab程序代码--完整
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支持向量机SVM和核函数的matlab程序代码--完整,调试过的有效的程序
多核模糊SVM
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利用模糊理论实现SVM中样本偏差存在的问题，并利用多核SVM的思想改进SVM程序中核函数的选择问题，大大提高了分类的准确率。
多核svm分类器
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多核svm分类实现，vc工程文件，可直接编译
多核学习代码
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多核学习的MATLAB代码。适合于机器学习方面的应用，如建模，分类等。
多核学习方法
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这是一份非常有效的多核学习程序，效率比较高
基于改进灰狼算法优化多核支持向量回归机及其应用
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为更好发现数据中的复杂规律, 避免核函数选择的盲目性和局部最优等非线性优化问题, 本文提出一种基于改进灰狼算法优化多核支持向量回归机算法. 首先, 基于全局核函数和局部核函数构建多核支持向量机采油速度预测模型; 其次, 利用基于云模型和二次插值算法改进灰狼优化算法对核函数权值和参数的选取进行优化; 最后, 应用灰色关联分析理论确定采油速度影响因素集, 并作为多核支持向量回归机预测模型的输入. 与6
基于多核最小二乘支持向量机的永磁同步电机混沌建模及其实时在线预测
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提出了多核最小二乘支持向量机的永磁同步电机混沌系统建模方法。通过不同核函数的线性加权组合构造新的等价核，降低建模精度对核函数及其参数选择的依赖性。理论上给出多核最小二乘支持向量机回归参数和模型输出值的求解方法。采用关联积分计算方法对永磁同步电机混沌系统进行相空间重构，以窗式移动的在线学习方式对重构后的永磁同步电机混沌序列进行一步和多步实时在线预测，并讨论了不同测量噪声对该方法的影响。仿真结果表明，
基于多核函数的模糊支持向量机学习算法 (2012年)
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作者针对单个核函数构成的SVM 并不能满足诸如数据异构或不规则、 样本规模巨大、 样本分布不平坦等实际应用的需求, 而将多个核函数进行组合, 以获得更好的效果, 提出一种基于多核的模糊支持向量机算法。此算法决策树中的模糊核权重主要是借助于样本各自的模糊因子来确定。仿真实验数据表明: 与传统单核函数支持向量机相比, 多核模糊支持向量机具有很好的优越性。
基于多核线性组合支持向量机的企业信用预警
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基于多核线性组合支持向量机的企业信用预警，谢杰，王斌会，随着计算机和互联网的快速发展，特别是在大数据时代，企业积累了大量有关企业经营、财务等相关数据，变量众多且关系复杂，变量间
基于稀疏多核最小二乘支持向量机的浮选关键指标软测量 (2011年)
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由于浮选性能受多种因素的制约,适宜的矿浆pH值是高效泡沫浮选的关键。针对pH值在线检测仪易 受干扰、维护保养成本高等不足,结合泡沫浮选过程机理分析,以泡沫视频图像特征为辅助变量,将局部核函数 和全局核函数加权组合,提高模型的学习和泛化能力,利用Schmidt正交化理论约简多核矩阵,减小计算量,建 立基于稀疏多核最小二乘支持向量机的浮选矿浆pH值软测量模型。工业运行数据测试结果表明:所建模型具有 预
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多核学习工具箱mkl
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多核学习矩阵化最小二乘支持向量机算法及肺结节识别 (2014年)
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天雨磷寒
2018-01-30
还不错，资源挺多，就是不太会用
雨中虎
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