Advertisement

支持向量机(SVM)的C语言程序源代码。

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

简介：
这段纯C语言编写的支持向量机程序，是一个极具参考价值的示例代码。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • C语言版本的支持向量机(SVM)
    优质
    本项目提供了一个用C语言实现的经典机器学习算法——支持向量机（SVM）的开源代码库。它适用于各种分类任务，并提供了详细的文档和示例以帮助用户快速上手。 支持向量机C语言版及mysvm-manual工具箱介绍的PDF文档提供了详细的资料和技术指南。这份文件涵盖了使用C语言实现支持向量机的相关内容，并介绍了如何利用mysvm-manual工具箱进行操作和学习。
     
  • C语言实现的支持向量机源代码
    优质
    本项目提供了一套用C语言编写的、用于支持向量机(SVM)训练和预测的核心算法源代码。代码设计简洁高效，适合机器学习爱好者和技术研究者参考使用。 支持向量机的实现代码用C语言编写，并包含源码和示例，是学习模式识别的一个宝贵资源。
     
  • 用C语言编写的支持向量机源代码
    优质
    这段代码是使用C语言编写的实现支持向量机(SVM)功能的程序源码。适用于需要自己动手构建机器学习模型的学习者和开发者。 纯C语言实现的支持向量机程序，是一份很好的参考代码。
     
  • Python中的支持向量机(SVM)源代码
    优质
    本项目提供了Python实现的支持向量机(SVM)源代码，适用于机器学习任务，包括分类与回归分析。代码简洁高效，适合初学者研究和学习SVM算法原理。 支持向量机SVM的Python源代码已经亲测可以在PyCharm上运行，适用于《统计学习方法》课程的课后练习使用。
     
  • Python中支持向量机(SVM)的源代码
    优质
    本项目提供了一个基于Python实现的支持向量机（SVM）算法的完整源代码，适用于机器学习中的分类与回归问题。 支持向量机SVM的Python源代码已经亲测可以在PyCharm上运行。这段代码适用于《统计学习方法》课程的课后练习使用。
     
  • MATLAB中的支持向量机(SVM)程序
    优质
    本程序介绍如何使用MATLAB实现支持向量机(SVM)，涵盖SVM的基本原理、参数设定及在分类问题上的应用实例。 svm支持向量机的matlab程序可用于分类，并且经过调试可以使用。
     
  • 支持向量机(SVM)代码解析
    优质
    本教程深入解析支持向量机（SVM）算法及其Python实现代码，帮助读者理解SVM工作原理并掌握其实现细节。 支持向量机（SVM）是由Corinna Cortes和Vapnik等人在1995年首次提出的，它在处理小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多独特的优点，并且可以应用于函数拟合等其他机器学习任务。作为监督学习模型的一部分，支持向量机（SVM）能够分析数据并识别其中的模式，用于分类和回归分析。
     
  • 支持向量机(SVM)代码实现
    优质
    本项目旨在通过Python语言实现支持向量机（SVM）算法，并应用于数据分类任务中，为机器学习初学者提供实践指导。 有MATLAB、C和C++的实现版本。
     
  • MATLAB中的支持向量机(SVM)代码
    优质
    这段资料提供在MATLAB环境下实现支持向量机（SVM）的相关代码和应用示例。适合于学习和支持向量机算法及其编程实践。 支持向量机SVM的Matlab代码可以用于实现分类或回归任务。这类机器学习算法通过寻找一个最优超平面来最大化不同类别之间的间隔，从而使得模型具有更好的泛化能力。在编写SVM相关代码时，通常需要选择合适的核函数（如线性、多项式、径向基等）以及调整参数C和gamma以优化性能。 对于Matlab用户来说，可以使用内置的`fitcsvm`或`sfitrsvm`函数来创建支持向量机模型。这些函数提供了灵活的选择各种选项的功能，并且能够处理大规模数据集。此外，在进行SVM训练之前，对输入特征进行标准化或者归一化预处理是十分必要的。 总结来说，使用Matlab编写和应用支持向量机算法可以是一个高效解决问题的方法，特别是在需要高精度分类或回归分析的应用场景中。