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包含Matlab SVM实例（并附带数据）。

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简介：
该资源提供了一个清晰易懂的SVM实例，旨在帮助用户深入理解SVM的使用方法和原理。

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  • SVM实例（含数据集）
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    本资料包含支持向量机(SVM)的基础理论介绍及其在实际问题中的应用实例，并附带用于训练和测试的完整数据集。适合初学者快速上手。 SVM（支持向量机）案例通常涉及使用特定的数据集来展示如何应用和支持向量机算法解决分类或回归问题。这些例子可以帮助学习者理解SVM的工作原理及其在实际场景中的应用效果。例如，可以采用UCI机器学习库提供的数据集来进行实验和分析。 重写后的内容简化为对支持向量机案例的描述以及使用数据集进行实践的方法说明，并未包含任何链接、联系方式等额外信息。
     
  • MATLAB实现数据包络分析(DEA)并附例题解析
    优质
    本教程详细介绍了如何使用MATLAB进行数据包络分析（DEA），并通过具体实例讲解了相关算法的应用与实现过程。适合初学者快速掌握DEA在MATLAB中的操作方法。 使用MATLAB实现数据包络分析法（DEA），可以参考《数学建模算法与程序》一书中的相关例题进行学习和实践。这本书提供了详细的理论解释以及具体的代码示例，能够帮助读者更好地理解和应用DEA方法。在具体操作时，可以根据书中提供的步骤，在MATLAB环境中编写相应的代码来实现数据包络分析的计算过程。
     
  • 基于MATLAB的SVM示例（含数据）
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    本示例展示如何使用MATLAB实现支持向量机(SVM)进行分类任务，并包含用于训练和测试的数据集。适合初学者学习和实践。 非常清楚的SVM实例可以帮助你了解如何使用支持向量机（SVM）。通过这些实例，你可以更好地掌握SVM的工作原理及其在实际问题中的应用方法。
     
  • 使用Matlab读取含中文的Excel数据并处理混合类型数据（附实例）
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    本教程详细介绍如何利用MATLAB软件高效读取包含中文内容的Excel文件，并进行混合数据类型的处理。通过具体示例解析相关操作步骤，帮助用户掌握实际应用技巧。 每年全国大学生数学建模竞赛中的数据常以Excel形式出现，如何将这些数据导入Matlab便成了首要解决的问题。虽然Matlab自带了一些函数来处理这个问题，但它们的使用并不理想。最近发现了一个名为ReadFromExcel的函数，它很好地解决了这一问题，并支持中文和混合类型的数据输入。此外还有示例可供参考，希望能对大家有所帮助。
     
  • CVX指南手册，规范化并附带实例
    优质
    《CVX指南手册》是一本详细阐述CVX规范与应用的手册，书中不仅介绍了如何使用CVX进行优化建模的基本规则和技巧，还提供了丰富的示例代码帮助读者理解理论知识，并快速上手实践。 CVX指导手册提供了一个详细的规范，并包含具体的编程示例。用户可以使用该手册进行混合编程操作。
     
  • 包含1800张图片的烟雾数据集，附带标签
    优质
    这是一个包含了1800张图片的烟雾图像数据集，并且每一张图片都带有详细的标注信息，便于研究和识别。 带标注的XML文件可以直接用于Yolov3。
     
  • MATLAB代码包，包含BP网络实例及mnist.mat数据集(matlab.zip)
    优质
    本MATLAB代码包提供了基于BP（反向传播）神经网络的示例程序，并附带了常用的MNIST手写数字数据集。适合学习和研究使用。 这段文字描述了一段包含BP网络完整代码的MATLAB代码，并且提到了与MNIST数据集相关的.mat文件在MATLAB中的使用。
     
  • 包含6000张图片的车辆数据集，所有标注已完成，并附带.xml文件
    优质
    这是一个全面的车辆图像数据库，内含6000张高质量图片，每一张都已详细标注并配有描述信息的.xml文件，便于深度学习和计算机视觉研究。 我们已经完成了一个包含6000张车辆图片的数据集的全部标注工作，并生成了对应的.xml文件。这些数据可用于训练识别车辆的.H5模型和.pth模型，其识别准确率高达99.8%。
     
  • Python数据分析示例代码（附带数据集）.zip
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    本资源包含一系列使用Python进行数据分析的实例代码及配套数据集，旨在帮助学习者掌握pandas、numpy等库的实际应用技巧。 Python数据分析演示代码包含在压缩包内，其中包含了数据集和源码。代码文件格式为.ipynb，并使用Jupyter编辑器编写。如遇侵权请联系删除！
     
  • Python将多张图片打包为exe，并附带源码示例
    优质
    本教程介绍如何使用Python将多个图像文件和源代码封装成一个可执行程序（.exe），包含详细步骤与代码实例。 使用pic2py.py将图片转换为.py文件，并自动生成一个memory_pic.py文件，该文件包含图片的base64编码。接下来需要删除memory_pic.py中的路径部分，仅保留如`cat_jpg = `这样的代码段。然后在自己的hello.py文件中引用memory_pic.py。此过程有注释说明，便于理解。