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svmLeafRecognition
- 利用SVM算法对叶片信息进行学习,并利用核函数优化算法进行参数的优化,最后测试叶片的分类结果-SVM algorithm is used to study the leaf information, and the kernel function optimization algorithm is used to optimize the parameters. Finally, the classification results
FacialExpressionClassification
- 1. 使用matlab自带的人脸识别工具(Viola-Jones算法)找出人脸的位置,并裁剪出人脸区域。 2. 使用Gabor滤波器识别出人脸的局部特征及纹理。 3. 训练一个SVM进行表情分类。 4. 交叉验证得到表情分类正确率为83.3 。 操作说明和系统描述请见ReadMe.-1. Using matlab with face detection tool (Viola-Jones algorithm) to find the location of a human
chapter15_PSO
- svm 的参数优化,利用pso(粒子群优化算法)选择最优参数c g,最终提高训练集的分类准确率,更好的提高分类器性能-Svm parameter optimization, the use of pso (particle swarm optimization algorithm) to the optimal parameter c g, and ultimately improve the training set classification accuracy, better impr
chapter15_GA
- svm 的参数优化,利用ga(遗传优化算法)选择最优参数c g,最终提高训练集的分类准确率,更好的提高分类器性能-Svm parameter optimization, the use of ga (genetic optimization algorithm) to the optimal parameter c g, and ultimately improve the accuracy of the training set classification, better improve
gaSVMcgForClass
- svm 的参数优化,利用ga(遗传优化算法)选择最优参数c g,最终提高训练集的分类准确率,更好的提高分类器性能,这是ga的功能函数源码-Svm parameter optimization, the use of ga (genetic optimization algorithm) to the optimal parameter c g, and ultimately improve the training set classification accuracy, better imp
SMOTE
- Python语言实现针对不平衡分类的SMOTE升采样算法,并通过SVM实现分类(We implements the SMOTE over-sampling algorithm via Python language for unbalanced classification, and achieves the classification of Glass data through SVM algorithm.)
51a94a283ed655b4d8699245ae62d48f
- 最小二乘支持向量机算法实现智能分类(SVM)(The support vector machine algorithm to realize intelligent classification (SVM))
85375532SimpleMKL
- SimpleMKL是一种多核分类的算法,SVM的思想(SimpleMKL is one of the multi kernel algorithm)
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
chapter_GA
- 基于GA优化的SVM算法,它可以被用于预测分类(SVM algorithm based on GA optimization for prediction classification)
chapter_PSO
- 基于PSO优化的SVM算法,它可以用来预测分类(SVM algorithm based on PSO optimization can be used to predict classification.)
LBP
- (1)计算图像中每个像素点的LBP模式(等价模式,或者旋转不变+等价模式)。 (2)然后计算每个cell的LBP特征值直方图,然后对该直方图进行归一化处理(每个cell中,对于每个bin,h[i]/=sum,sum就是一副图像中所有等价类的个数)。 (3)最后将得到的每个cell的统计直方图进行连接成为一个特征向量,也就是整幅图的LBP纹理特征向量; 然后便可利用SVM或者其他机器学习算法进行分类识别了。((1) calculate the LBP pattern of each p
鸡群CSOSVM
- 本算法是基于鸡群优化算法CSO优化SVM,可以大大提高VMD的分类准确率,提高优化时间。(This algorithm is based on CSO to optimize SVM, which can greatly improve the classification accuracy of VMD and improve the optimization time.)
蝙蝠BASVM
- 本算法是基于蝙蝠优化算法BA优化SVM,可以大大提高VMD的分类准确率,提高优化时间。(This algorithm is based on bat optimization algorithm BA to optimize SVM, which can greatly improve the classification accuracy of VMD and improve the optimization time.)