搜索资源列表
libsvm_library
- 支持向量机是继神经网络之后又一研究深度学习的新方向,它的泛化能力比神经网络强很多(Support vector machine (SVM) is a new direction of deep learning after neural network. Its generalization ability is much better than that of neural network)
matlab_SVM 视频讲解_2
- 支持向量机是继神经网络之后又一研究的热点,支持向量机的泛化能力要比神经网络高。(Support vector machine (SVM) is a new direction of deep learning after neural network. Its generalization ability is much better than that of neural network)
NumberPlateRecognition
- 基于SVM和神经网络的车牌识别,采用C++代码实现(Car Plate Recognition)
案例2
- 需要对svm深入理解。《MATLAB 神经网络30个案例分析》程序和数据,自学需要。(SVM needs to be understood in depth. "MATLAB neural network 30 case analysis" procedures and data, self-study needs.)
人脸识别
- 完整人脸识别程序和说明,该程序是中的人脸检测系统的克隆。 而神经网络,它是基于支持向量机(SVM)Machin(Complete face recognition program and descr iption)
论文
- 20世纪90年代,贝尔实验室的Vapnik教授第一次提出支持向量机(Support VectorMachine,SVM)的理论与基本概念。SVM方法一种基于统计学习理论(Statistical Learning Theory)的机器学习方法,它以结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,同时结合了机器学习、统计学习以及神经网络等方法[53]。它能够有效的提高算法的泛化能力,解决了小样本、非线性和维数高等难题,并且能够克服传统神经网络等学习算法中网络结构难以确定、收敛速度慢及训练时需要大量数据样本
matlab数字图像处理与识别
- 将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来,内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面,包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取的相关内容;同时对于机器视觉进行了前导性的探究,重点介绍了两种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM),并在人脸识别这样的热点问题中结束《精通Matlab数字图像处理与识别》。(Combining theoretical knowledge, scientific re
模式识别代码
- 基于matlab的Iris、乳腺癌数据集的模式识别分类算法,含有 遗传算法+SVM、isodata、感知器算法、LMSE、神经网络等算法的实现代码,用于聚类效果良好,是模式识别大作业的参考资料(The pattern recognition classification algorithm based on MATLAB for Iris and breast cancer data sets contains the implementation code of genetic algorit
nickdong-matlab-ann-43-cases-master
- 基于MATLAB平台的机器学习的43个案例(43 cases of neural network based on MATLAB platform)
python_self
- 实现了机器学习的各种分类算法,如:knn,svm,朴素贝叶斯,神经网络,决策树等。(Various classification algorithms of machine learning, KNN, SVM, naive bayes, neural network, decision tree, etc.)
Robust_ESF
- 基于学习的ACM算法,通过采用SVM和神经网络来拟合图像的边界,从而快速分割(This is a method for image segmentation.)