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经典SVM算法matlab程序
经典SVM算法matlab程序
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经典SVM算法m
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经典SVM算法matlab程序,用于各种利用MATLAB对数据进行SVM仿真的实验。
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经典SVM算法的MATLAB程序
浏览:62
5星 · 资源好评率100%
包含经典SVM算法的MATLAB程序,希望对大家有所帮助。
svm算法手写matlab代码-Machine-Learning-Applications:机器学习应用
浏览:142
svm算法手写matlab代码机器学习应用 重要的提示: These codes may use different versions of a library (e.g. sklearn). 该存储库提供以下应用程序的代码: 井字游戏和学习 方法:最小均方方法 编码:MatLab 小图像上的手写数字识别 方法:随机森林 编码:Python 数据:提供训练和测试集 curve_fitting.cp
svm算法手写matlab代码-matlabml:matlabml
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svm算法手写matlab代码Matlab机器学习工具集 该代码包含用MATLAB编写的机器学习算法和演示,并用于完成Stanfords机器学习课程。 工作总结: 表示我完成的程序功能。 示例1:假设您是大学部门的管理员,并且您想根据每位申请人在两次考试中的成绩来确定他们的入学机会。 您具有以前申请人的历史数据,可以用作逻辑回归的训练集。 对于每个培训示例,您都有两次考试的申请人分数和入学决定。
SVM算法仿真matlab代码
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该文档为基于matlab的SVM算法仿真代码,包括数据构建、数据分类、分类演示。
SVM算法-matlab代码
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SVM算法的代码,用matlab实现的,可直接用,很方便,下载即可用!该算法可用于机器学习分类研究,是一种典型的分类算法,非常适合论文实验。
SVM之MATLAB的简单实现
浏览:112
5星 · 资源好评率100%
用MATLAB 简单实现了的SVM的算法(软间隔最大化),svm_main.m是主程序文件。 介绍博客:https://blog.csdn.net/qq_24783597/article/details/80628878
matlab编的svm算法
浏览:46
4星 · 用户满意度95%
svm算法是一种自学习算法,在数据降维方面表现出很好的鲁棒性,成为研究者的首选,这里用matlab编的svm算法简单易懂 svm.m
SVM算法程序代码(Matlab)
浏览:9
5星 · 资源好评率100%
本程序代码注释清晰,对于大型的数据可以进行很好的分类,精确度十分高
SVM用MATLAB实现
浏览:63
matlab 实现SVM代码,及对代码及原理的详细说明。对于初学者是非常全面的资料。
SVM的matlab代码
浏览:93
SVM的matlab代码实现。
(pso-SVM)的MATLAB程序
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3星 · 编辑精心推荐
这是pso优化的支持向量机程序,主要用于各种数据的分类
经典SVM算法多类分类matlab程序
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5星 · 资源好评率100%
经典SVM算法多类分类 matlab程序
GA+SVM的MATLAB程序
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Matlab遗传算法优化SVM的参数算范例子,主要调C、gamma
支持向量机进行预测(SVM)Matlab版.rar
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5星 · 资源好评率100%
基于matlab的svm预测 代码
SVM分类器的相关算法和matlab源码
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SVM分类器的相关算法和matlab源码,部分内容如下,1.命令函数部分: clear;%清屏 clc; X =load('data.txt'); n = length(X);%总样本数量 y = X(:,4);%类别标志 X = X(:,1:3); TOL = 0.0001;%精度要求 C = 1;%参数,对损失函数的权重 b = 0;%初始设置截距b Wold = 0;%未更新a时的W(a)
经典的基于matlab的SVM算法
浏览:115
5星 · 资源好评率100%
这是一个经典的基于matlab的支持向量机算法,包括数据预处理、模型计算、模型预测等,简单易懂。
经典的SVM程序
浏览:115
4星 · 用户满意度95%
可以直接拿来用的SVM多分类程序,本人亲测
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和核函数的matlab程序集
浏览:188
5星 · 资源好评率100%
对于初涉及统计学习理论的很有用,SVM应用广泛,尤其是对高光谱图像分类有很好的分类效果。
matlab下自编SVM程序
浏览:149
5星 · 资源好评率100%
解密SVM系列的代码,地址: http://blog.csdn.net/on2way/article/details/47730367
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