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svm_delphi
- 基于libsvm,开发的支持向量机图形界面应用程序,并提供了关于C和sigma的新的参数选择方法,使得SVM的使用更加简单直观
winsvm
- 这是一个实现文本分类svm的程序,可以手动修改参数
ImprovedSVM
- 将遗传算法(GA)与传统SVM算法结合,构造出一种参数最优的进化SVM(GA2SVM),SVM 模型采用径向基函数(RBF)作为核函数,利用格雷码编码方式对SVM算法的模型参数进行遗传编码和优化搜索,将搜索到的优化结果作为SVM 的最终模型参数。
GridSearch
- 我把LibSVM库中的GridSearch方法在VC6.0下实现,主要进行SVM中模型参数的选择,modelSelection,写成了子函数的形式,可以直接调用,与大家共享,欢迎提出宝贵意见
@rbf
- 因其核函数的良好性态,RBF核SVM(RBF-SVM)在实际应用中表现出良好的学习性能,但是RBF核函数中的参数对SVM的性能起决定性作用.阐述了RBF-SVM的性能随着变化而变化的规律,并将RBF-SVM引入自动羽绒识别系统中.根据自动羽绒识别系统的实际需求和RBF-SVM的性能变化规律,论述了本系统中参数的选取依据和选取过程,并且给出了的相关曲线变化图.通过研究,最后得到适合本系统的识别模型,从而提高了系统的总体识别率.同时,也验证了RBF-SVM的良好特性和其受参数的约束规律.
PSOt
- psotoolbox程序已经通过了测试函数,可用来进行svm或ann的参数优化
winsvm
- 实现SVM的分类可以选择SVM类型,核函数类型,以及训练参数
SVMfenlei
- 经典的支持向量机SVM用于分类的MATLAB程序,可用于辨识,分类和参数优化!
lsvm
- 用matlab编写的源程序,作用是对线性svm分类器参数C的最佳值选择,以此更好的对数据集进行训练和预测。
libsvm-2.85-dense
- LIBSVM源码。LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、 易于使用、快速有效的通用SVM 软件包,可以解决分类问题(包括C- SVC、 n - SVC )、回归问题(包括e - SVR、n - SVR )以及分布估计(one-class-SVM ) 等问题,提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择,可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。
code
- 非线性分类,SVM理论为基础,调整参数改变分类(聚类的)边界的松紧程度
lib_gridsearch
- libsvm的参数寻优程序。针对SVR提供full gridsearch方式的参数寻优,主要用于SVM回归预测
libsvm-2.89
- LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、 易于使用、快速有效的通用SVM 软件包,可以解决分类问题(包括C- SVC、 n - SVC )、回归问题(包括e - SVR、n - SVR )以及分布估计(one-class-SVM ) 等问题,提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择,可 以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概 率估计等.
Classification_SVM_SteveGunn.r
- SVM的分类算法。使用时需按照要处理数据特点选定参数。,SVM classification algorithm. Want to use when processing data in accordance with the characteristics of the selected parameters.
farutoUltimateVersion2[1].0
- SVM神经网络中的参数优化---如何更好的提升分类器的性能 -This tool provides a simple interface to LIBSVM, a library for support vector machines (http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm). It is very easy to use as the usage and the way of specifying parameters are the s
smo
- SMO 源程序基于libsvm,开发的支持向量机图形界面应用程序,并提供了关于C和sigma的新的参数选择方法,使得SVM的使用更加简单直观 -SMO Code
ResearchonFaultDiagnosisofrHydraulicSystemBasedonS
- 本文在学习探讨VSM算法的同时,对SVM在液压系统故障诊断中的应用进行了论述。以液压设备中常见的克令吊为研究对象,运用支持向量机理论对其进行故障诊断的仿真研究和实验研究,其中包括实验系统数学模型的设计、仿真模型的建立(用SIMUL工NK仿真软件建立仿真模型)、特征参数的提取、数据的采集等。-In this paper, VSM learning algorithm to explore the same time, SVM in the hydraulic system fault diagno
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- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了源代码,方便改进、修改以及在其它操作系统上应用;该软件还有一个特点,就是对SVM所涉及的参数调节相对比较少,提供了很多的默认参数,利用这些默认参数就可以解决很多问题;并且提供了交互检验(Cross Validation)的功能。
staticlearningwithekernelmethods
- 统计学习理论是建立在一套较坚实的理论基础之上的,为解决有限样本学习问题提供了 一个统一的框架。它能将很多现有方法纳入其中,有望帮助解决许多原来难以解决的问题(比 如神经网络结构及参数选择问题);同时。在这一理论基础上发展了一种新的通用学习方法: 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)。它己表现出很多优秀的性能,并已经成为当 今机器学习领域的研究热点。-Statistical learning theory is based on a more soli
Vsvm3.0
- Vsvm3.0是一款window系统下运行的可视化svm算法工具,除了普通的分类和回归算法,还带有多目标回归预测;内含多种参数方式和序列极小化特征选择算法;并且支持多核并行运算-Vsvm3.0 is a window system running svm algorithm visualization tool, in addition to general classification and regression algorithms, but also with a multi-objec