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SVM
- 针对基于GPS／GIS的浮动车数据特点，总结其中无效的数据类型，并给出数据有效处理的方法。以支持向量机原理、交通状态预测方法为基础，分析了常用支持向量回归机、核函数及模型参数的性能，以及各核函数及模型参数对支持向量机性能的影响及作用。针对路段平均速度预测中的小样本、非线性、高维回归等特点，将支持向量回归机方法引入基于浮动车数据的路段车辆速度预测，构建了路段平均速度短时预测模型。并以杭州市某路段的实际数据为例，详细阐述了支持向量回归机预测模型的具体建模和求解过程。运用LibSVM2．84软件包，进
svm
- SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能-SVM neural network parameter optimization--- to enhance the performance of the classifier
svm-duoshurudanshuchu
- svm的多输入单输出程序，其中还运用了蚁群和粒子群优化的方法对其参数进行了优化-svm multi-input single-output program, which also uses the ant colony and particle swarm optimization of its parameters are optimized
SVM
- 首先将变压器故障的样本分成训练集和测试集两部分，然后对它们进行归一化，再用网格参数寻优得到c和g，最后进行变压器故障的预测。-SVM transformer fault diagnosis
svm-ga
- SVM神经网络中的参数优化---利用SVM提升分类器性能，很好-Parameter optimization of SVM neural network--- SVM to enhance the performance of the classifier, good
GA-SVM
- 由于遗传算法具有隐含的并行性和强大的全局搜索能力,可以在很短的时间内搜索到全局最优点。使用GA对SVM进行参数的优化,寻找最优的惩罚因子和SVM中RBF参数的组合。结合RBF参数r和惩罚因子C, 可以得到需要优化的参数组合。希望对大家有用！-Genetic algorithm with implicit parallelism and powerful global search capability, you can search within a very short period of t
dama
- 选择最佳的 SVM 参数 c&g [bestacc,best g] = SVMcross (train_DGA_labels,train_DGA,2,20,4,24) - Select optimal SVM parameters c & the g [bestacc bestc bestg] = SVMcross (train_DGA_labels train_DGA, 2,20,4,24)
svm
- 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-The LIBSVM Taiwan University Chih- J
ruqinjiance-svm
- matlab源文件，对网络数据进行入侵检测，利用libsvm工具箱，对特征进行分类。内容包括：数据的归一化，参数择优（交叉验证），建立svm模型，性能评价。压缩包内有详细的说明文档。-matlab source files, network data for intrusion detection, to use libsvm toolbox, to classify the characteristics. The contents include: data normalization, p
svm方法步骤
- SVM方法最主要的工作是样本训练，获得训练模型参数。SVM中涉及大量的矩阵运算和推导，需要弄清楚，这样才能明白模型参数的含义，以便于判断当前选定的核函数是否合适。
the-svm-parameter-optimization
- SVM神经网络中的参数优化，用以提升分类器的性能-The SVM parameters optimization of neural network
13-SVM-bp
- SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能,模型精度较高-SVM neural network classifier parameter optimization--- to enhance performance, high accuracy of the model
Pso-svm
- 该程序可用于SVM分类和预测，其中利用PSO优化参数，具有较好的预测效果-This program can be used SVM classification and prediction, in which PSO to optimize the parameters, with better prediction results
SVMcgForClass
- svm参数优化方法，网格算法，可修改迭代次数等参数-svm parameter optimization method, the mesh algorithms can modify parameters such as the number of iterations
Pattern-Recognition-and-SVM
- 对四分类图像，使用两个提取特征值向量的方法来提取特征，然后使用SVM进行分类识别，里边包含了LIBSVM进行识别时各个参数的变化时的对结果的影响。里面包含完整源代码，在word里。是我的数字图像作业。-Four categories of images, using two feature extraction methods to extract the value of feature vectors, and then use SVM classification and recognit
crossvalidation_svm
- matlab编写的调整svm参数的程序，其中cross是主程序，另两个是自己编写的svm核函数，如果要用matlab自带的核函数就把-t的值改成2即可。Ytrain是标记矩阵，Xtrain是特征矩阵，都由用户自己导入。可利用k倍交叉验证来选择最优的c参数。k可自行更改。-svm matlab prepared to adjust the parameters of the program, which cross the main program, and the other two are t
SVM-feature-optimization_GA
- 使用SVM进行分类过程中的参数优化问题，通过优化可以达到较好的分类效果。-Using SVM classification process parameter optimization problem by optimization can achieve better classification results.
SVM-feature-optimization_GridSearch
- 在支持向量机做分类的参数优化过程中采用GridSearch方法进行参数优化，优化后可以得到较好的分类效果。-GridSearch method using SVM classification parameters to do the optimization process parameter optimization, you can get a better classification results after optimization.
SVM-feature-optimization_GridSearch
- 在支持向量机做分类的参数优化过程中采用GridSearch方法进行参数优化，优化后可以得到较好的分类效果。-GridSearch method using SVM classification parameters to do the optimization process parameter optimization, you can get a better classification results after optimization.
SVM-reviewed
- 支持向量机方法中也存在着一些亟待解决的问题，主要包括：如何用支持向量机更有效的解决多类分类问题，如何解决支持向量机二次规划过程中存在的瓶颈问题、如何确定核函数以及最优的核参数以保证算法的有效性等。-Support vector machine (SVM) method also exist some problems to be solved, mainly includes: how to use support vector machine (SVM) is more effective t