Advertisement

LS-SVM的MATLAB代码。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该最小二乘支持向量机（LS-SVM）的Matlab代码，来源于比利时鲁汶大学的网站。您可以通过在Matlab环境中直接添加相应的路径来启用 LS-SVMlab1.5.rar，该文件大小为249.09 KB，目前已下载293次，并消耗了2信元下载积分。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • LS-SVM的Matlab实现代码
    优质
    本项目提供了一套基于Matlab语言实现的LS-SVM（Least Squares Support Vector Machine）完整代码，适用于机器学习领域的分类与回归问题求解。 最小二乘支持向量机LS-SVM的Matlab代码由比利时鲁汶大学网站提供，在Matlab里直接添加路径即可使用 LS-SVMlab1.5.rar文件大小为249.09 KB，下载次数为293次，下载积分包括资产-2信元和支出2信元。
     
  • PSO-LS-SVM代码实现
    优质
    本项目提供了一种基于PSO优化算法的最小二乘支持向量机(PSO-LS-SVM)的代码实现，适用于模式识别与回归分析。 PSO-LS-SVM代码是指基于粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）与最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM）结合的程序实现。这类代码通常用于解决复杂的机器学习问题，特别是在模式识别、回归分析等领域有广泛应用。通过PSO对LS-SVM中的参数进行优化选择，可以提高模型的学习效率和预测精度。 如果需要获取具体的PSO-LS-SVM代码示例或更多相关信息，建议查阅相关的学术论文和技术文档。
     
  • LS-SVM的最小二乘法Matlab仿真
    优质
    本研究探讨了基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的Matlab仿真技术，着重于优化算法在模式识别与回归分析中的应用。 最小二乘支持向量机的MATLAB实现代码可用于模式识别及回归分析。
     
  • LS-SVM与LSSVM预测算法的Matlab实现
    优质
    本项目基于Matlab平台实现了LS-SVM及LSSVM预测算法，适用于数据挖掘和模式识别等领域，为研究者提供了高效的工具。 这是一款用于MATLAB的LSSVM时序预测算法，已经过测试并确认可用。
     
  • SVM的Matlab源代码
    优质
    这段简介可以描述为：SVM的Matlab源代码提供了支持向量机(SVM)在Matlab环境下的实现细节，包括训练模型、预测分类等功能。适合研究与工程应用需求者参考学习。 用Matlab编写的SVM源代码质量不错，可以开放下载。
     
  • MATLAB中的SVM代码
    优质
    本代码示例展示了如何在MATLAB环境中实现支持向量机(SVM)算法，适用于机器学习任务如分类与回归分析。 SVM的Matlab代码实现。
     
  • LS信道估计Matlab代码-GesGAN
    优质
    GsEGAN是一款创新的用于无线通信中LS（最小二乘）信道估计算法的Matlab实现工具。它结合了生成对抗网络技术，旨在提高信道估计精度和效率，适用于科研与教学领域。 GestureGAN用于手势到手势的翻译任务，在给定图像和新颖的手部骨骼的情况下，能够生成同一个人但具有不同手势的画面；同时它也适用于跨视图图像转换的任务，在提供了一幅原始图片与一些新的语义图形之后，可以产生相同场景的不同视角。该框架在可控图像到图像转化方面展现出强大的能力，并且其性能优于现有的图像到图像翻译方法。 GestureGAN由意大利特伦托大学、瑞士联邦理工学院（EPFL）、英国牛津大学以及美国德克萨斯州立大学的研究人员共同开发，于2018年ACMMM会议上发表并获得了口头报告和最佳论文候选的荣誉。该项目在PyTorch平台上提供了官方实现代码，并且版权属于意大利特伦托大学。 需要注意的是，该软件仅供学术研究使用，在进行商业用途前需要获得相应的许可。
     
  • Matlab中的SVM-KM源代码
    优质
    SVM-KM是基于MATLAB环境实现的支持向量机与K-means聚类算法结合的源代码，适用于模式识别和数据挖掘等领域。 将SVM-KM Matlab源程序放置到Matlab Toolbox文件夹后，在Matlab窗口加载该目录及所有子目录，并运行TestSanityCheck.m 文件即可查看演示结果。
     
  • MATLAB中的SVM实现代码
    优质
    本段代码展示了如何在MATLAB环境中利用支持向量机(SVM)进行分类或回归分析的具体实现方法，适合初学者快速上手。 y - 训练目标；a - 拉格朗日乘子 Xt - 测试样本，n×d的矩阵，其中n为样本个数，d为样本维数。 输出参数： Yd - 测试输出，n×1的矩阵。每个值为+1或-1。