搜索资源列表
SVM(matlab)
- 支持向量机(SVM)实现的分类算法源码[matlab] -Support Vector Machine (SVM), a classification algorithm source code [Matlab]
ManifoldLearn
- 一个包含丰富内容的流形学习算法工具包，有图形示例文件demo.fig，包括laplacian特征映射算法、流形规则调整、svm分类算法等内容，希望对研究机器学习的朋友有用。-contains a rich content of the manifold learning algorithm tool kit, graphics documents demo.fig example, laplacian features include mapping algorithm manifold rul
SVM20
- 一个SVM分类算法，windows下可以直接使用，在网络上可以找到源代码-an SVM classification algorithm, windows can be directly used on the network can find the source code
svmcode
- 这个主要是SVM的分类算法，主要应用于模式识别中。-SVM algorithm
svm-phasestateofcloudclassificationalgorithmsource
- 利用支持向量机的分类特性，结合modis的云图像，对云相态进行分类，利用svm云相态分类算法源代码-The use of support vector machine classification of features, combined with clouds modis images of the cloud phase state classification using svm-phase state of cloud classification algorithm source c
JavaSVM
- SVM分类算法，能进行高维扩展，非线性化为线性-the kenel fuction of SVM
svm
- 线性SVM算法设计分类器，对一组数据进行分类-Linear SVM classifier algorithm on a set of data classification
svm-light
- svm分类的算法 速度比其他的快一点 需要再做比较 交流 希望能得到更多的资料-SVMmulticlass uses the multi-class formulation described in [1], but optimizes it with an algorithm that is very fast in the linear case
SVM
- 该工具箱包括了二种分类,二种回归,以及一种一类支持向量机算法 (1) Main_SVC_C.m --- C_SVC二类分类算法 (2) Main_SVC_Nu.m --- Nu_SVC二类分类算法 (3) Main_SVM_One_Class.m --- One-Class支持向量机 (4) Main_SVR_Epsilon.m --- Epsilon_SVR回归算法 (5) Main_SVR_Nu.m --- Nu_SVR回归算法-The kit includes two
svm
- svm 分类算法 java源代码 很好的学习程序-svm classification algorithm java source code is a good learning program
fishersvm
- 可直接运行的fisher和SVM分类算法(Fisher and SVM classes that can be run directly)
SVM
- 使用Hadoop平台的Spark组件，实现机器学习分类算法SVM（支持向量机），使用的编程语言为Scala。(Using the Hadoop platform Spark components, the machine learning classification algorithm SVM (support vector machines), using the programming language for Scala.)
SVM
- 使用SVM对数据进行分类，可参考对SVM原理的讲解对代码及其算法进行进一步理解。(Using the SVM to classify the data, we can refer to the explanation of the SVM principle to further understand the code and its algorithms)
wine
- SVM多分类算法，基于svmlib适合初学者学习(SVM multi classification algorithm, based on svmlib suitable for beginners to learn)
SVM
- 数据挖掘常用算法 支持向量机的简单实例,使用该方法来进行数据分类(SVM code example)
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.)
SVM
- 使用SVM算法实现数据分类预测，编程使用MATLAB实现(SVM algorithm is used to realize data classification and prediction, and programming is realized by MATLAB.)
SVM
- 利用三次二分类SVM实现三分类SVM，可以用自己的数据，完美运行。(Using the three-category SVM to implement the three-class SVM, you can use your own data to run perfectly.)
支持向量机算法可视化实现
- 项目文件分为src和data两部分，src文件夹下存放源码，data文件夹下存放样本数据和生成的结果文件。 项目中含有RBF SVM分类算法，可视化界面上分别有对应算法的训练和结果展示按钮，通过按钮可以触发模型训练和可视化效果呈现。 项目运行过程中，会有一些日志打印出来。 详见内部说明文档
SMO 算法实现线性 SVM 分类器，对 iris 数据集进行二分类
- 不使用sklearn库，手写实现SMO算法线性 SVM 分类器，对 iris 数据集进行二分类