C_SVM.m 支持向量机C-SVM分类算法,构造两类数据,用SVM分类。线性核可运行。其他几种核失败。
Calckernel
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支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一类按监督学习(supervised learning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalized linear classifier),其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面(maximum-margin hyperplane) 。 SVM使用铰链损失函数(hinge loss)计算经验风险(empirical risk)并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险(structural risk),是一个具有稀疏性和稳健性的分类器 。SVM可以通过核方法(kernel method)进行非线性分类,是常见的核学习(kernel learning)方法之一
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SVM m文件
C_SVR.m 7KB
LSVM.m 4KB
L_SVM.m 3KB
C_SVM.m 4KB
SVM_luzhenbo.zip 2.35MB
运行说明.txt 103B
crab_sex_classity.zip 7KB
Calckernel.m 1KB
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