搜索资源列表
svm_python
- 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。本程序是SVM的python实现，用的是SMO算法。只能进行分类，并且能够显示图形结果。-In the field of machine learning, support vector machines SVM (Support Vector Machine) is a supervised learning model is usually use
kmeans_demo1
- 聚类算法可以理解为无监督的分类方法，即样本集预先不知所属类别或标签。-Clustering algorithms can be understood as unsupervised classification method, namely the sample set in advance know that category or tag.
vector-svm-algorithm
- 支持向量机（SVM）是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。-Support Vector Machine (SVM) is associated with learning algorithm related supervised learning model, you can analyze data, identify patterns, used for classification and regression analysis.
SKoh
- 该代码为基于有导师监督的Kohonen网络的分类算法-The code is based on the supervision of the instructors Kohonen network classification algorithm
ExerciseSelf-Taught-Learning
- Soft-taught leaning是用的无监督学习来学习到特征提取的参数，然后用有监督学习来训练分类器.-Soft-taught leaning unsupervised learning is to learn the parameters of feature extraction, followed by supervised learning to train the classifier.
ENVI-IDL
- ENVI二次开发常用功能代码，包括大气校正、定标、分类(监督+非监督)、裁剪、镶嵌等-ENVI secondary development commonly used function codes, including atmospheric calibration, calibration, classification (supervision+ unsupervised), cutting, mosaic, etc.
ImageClassification-master
- 在这个项目中，我们的目标是建立一个识别和大小231x231图像呈现对象分类系统。我们得到了一组训练图像，每四个标签之一：1飞机；汽车2；3马，否则。我们提供了两个特点：一是方向梯度直方图（HOG），其尺寸为5408；另一个是overfeat ImageNet美国有线电视新闻网的特点，其尺寸37000。关于测试图像，我们只给出了每个图像的功能，没有标签，结果判断由平地机。我们的目标是提供二进制和多个预测。平衡错误率（BER）是我们的性能评估。为了解决这个问题，我们首先减少PCA的问题的维数，处理不
SVM
- 通过支持向量机进行分类，实现了有监督的分类计算。-Through the support vector machine (SVM) classification, supervised classification calculation is realized.
mechine-learning
- 本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统
SVC
- 分类作为数据挖掘领域中一项非常重要的任务，它的目的是学会一个分类函数或分类模型(或者叫做分类器)，而支持向量机本身便是一种监督式学习的方法(Classification mining is a very important task in the field, the purpose of it is to learn a classification function or classification model (or called classifier), and support vec
INFO_编程作业(1)
- 采用非监督学习方法 中的梯度下降法，实现简单分类，(Gradient descent method is used to realize simple classification)
libsvm-3.21
- SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。(SVM (Support Vector Machine) refers to the support vector machine, is a common method of discrimination. In the field of machine learning, it is a supervised lear
PNN网络代码
- 概率神经网络(Probabilistic Neural Network)是由D.F.Speeht博士在1989年首先提出，是径向基网络的一个分支，属于前馈网络的一种。它具有如下优点：学习过程简单、训练速度快；分类更准确，容错性好等。从本质上说，它属于一种有监督的网络分类器，基于贝叶斯最小风险准则。(Probabilistic neural network was first proposed by Dr. D.F.Speeht in 1989. It is a branch of radial
Version 1.0
- 这些代码主要是IDL语言源码，主要功能：初始化ENVI,定标,大气校正,融合,镶嵌,裁剪,分类(监督+非监督),面向对象特征提取,结束ENVI(These codes are mainly IDL language source code, the main functions: initialization, ENVI, calibration, atmospheric correction, fusion, mosaic, cutting, classification (supervisi
Colorhist_Libsvm_dem
- 随着科学技术的飞速发展，机器学习与人工智能技术的不断创新，人们对特定信息检索的需求逐渐增加，使得如何对资源进行合理有效的分类成为一个关键问题。近几年来，基于内容的图像分类的研究焦点主要集中在自然图像的场景分类和物体分类两个方面，大多采用有监督学习方法，通过对底层特征建模和中间语义分析来实现分类。 本文基于Libsvm的图像分类研究及实现，主要针对的是物体分类这一方面，选用了五类水果作为分类研究的对象。对图像进行分类的大体步骤主要包括采集图像样本（主要从Web上获取）、图像预处理（如截成大小一致
PCA
- SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。(SVM (Support Vector Machine) refers to support vector machines, which is a common discriminant method. In the field of machine learning, it is a supervised learni
PNN
- 概率神经网络(Probabilistic Neural Network)是由D.F.Speeht博士在1989年首先提出，是径向基网络的一个分支，属于前馈网络的一种。它具有如下优点：学习过程简单、训练速度快；分类更准确，容错性好等。从本质上说，它属于一种有监督的网络分类器，基于贝叶斯最小风险准则。(The rate neural network, first proposed in 1989, is a branch of the RBF network and is one of the fe
ecg_classification-master
- ECG算法，基于锚图结构的半监督学习，进行数据分类(ECG method,semi-supervised learning,label unlabel)
FLAE-master
- FLAE 方法，分类，半监督学习，字典学习，有标签数据，无标签数据(FLAE method,semi-supervised learning,label unlabel)
kernel-regression-master
- kernel方法，进行半监督学习，数据分类与识别，有标签与无标签(KERNELmethod,semi-supervised learning,classification,label unlabel)