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多分类SVM(借助libsvm库)。

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简介:
该算法属于多分类范畴,它采用了一种一对一的策略。具体而言,支持向量机 (SVM) 依赖于 libsvm 工具箱提供的 libtrain 和 libpredict 函数。这种方法特别适用于多分类问题,并且同样可以应用于其他算法中,从而扩展其适用范围。

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客服
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  • SVM_matlab_svm_SVM
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的支持向量机(SVM)多分类算法详解与代码示例,适用于进行复杂数据集的分类研究。 多分类SVM分类器函数的编写可以使用MATLAB语言实现。
  • SVM代码
    优质
    这段代码实现了支持向量机(SVM)在多类分类问题中的应用,适用于处理复杂数据集的分类任务。通过训练模型,可以准确预测新数据所属类别。 本段落提供svm多分类代码示例,涵盖一对多和一对一两种策略,并包含所需数据集。这些代码可以直接运行,对于理解svm的多分类方法非常有帮助。
  • SVM_Python实现_SVM
    优质
    本项目采用Python语言实现多核支持向量机(SVM)分类算法,结合多种核函数优势,提升复杂数据集上的分类性能。 Python 自定义生成多核SVM进行分类。
  • SVM问题.zip
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    本资料包提供了解决SVM(支持向量机)在多类分类问题中的应用方法和技巧,包含相关算法、实例及源代码。适合机器学习研究者参考使用。 基于深度学习的SVM分类源代码及配套的学习文档是初学者不可多得的资源。这些材料能够帮助你深入理解和支持你的学习过程,错过这次机会可能就再也找不到这么全面且优质的资料了。对于刚开始接触SVM的人来说,这无疑是一个福音。
  • 支持LibSVM MATLAB工具箱
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    简介:本LibSVM MATLAB工具箱支持多种类别的数据分类任务,提供高效便捷的数据处理和模型训练功能。适用于机器学习研究与应用。 libsvm 是一个支持多类别分类的 SVM 工具箱(适用于 MATLAB)。它扩展了 MATLAB 自带的二分类 SVM 分类器的功能,并且可以与 DeepLearnToolbox 配合使用。
  • SVMMatlab代码_Sample3.zip_SVM_matlab__matlab实现
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    本资源提供基于MATLAB环境下的支持向量机(SVM)多分类实现代码Sample3,适用于进行复杂数据集的分类任务。 svm分类的matlab代码使用线性核函数实现多分类,并且精度高。
  • Python中的SVM
    优质
    简介:本教程深入探讨了在Python中使用支持向量机(SVM)进行多分类任务的方法与实践技巧,涵盖多种实现方式及其应用。 在进行SVM多分类任务时,请按照以下步骤操作:首先导入所需的库;使用`load_iris()`函数加载鸢尾花数据集,这是一个典型的多分类问题的数据集;然后利用`train_test_split()`函数将数据随机划分为训练集和测试集;接着创建一个支持向量机(SVM)的分类器对象,并设置核函数为径向基函数核(rbf),同时采用“一对一”策略作为决策方式;使用`fit()`方法对模型进行训练,然后通过`predict()`方法预测测试数据的结果;最后,用`accuracy_score()`计算预测准确率并输出。需要注意的是,在处理SVM多分类问题时,“一对一”和“一对多”的策略可以用来解决分类任务。“一对一”策略在本例中被采用,并且核函数的选择对模型的性能有重要影响,需要根据具体情况进行选择与调整。
  • 基于LibSVM的C++二实现
    优质
    本项目利用LibSVM库,在C++中实现了高效的二分类算法,适用于各种机器学习任务。提供详细的代码示例与文档支持。 使用C++编写的支持向量机(SVM)实现二分类功能:运行后会弹出一个图形坐标系,在该坐标系内左键点击可生成第一类的数据点;接着通过鼠标中键切换模式,再次左键点击则可以生成第二类的数据点。完成数据点的标记之后,再使用一次鼠标中键操作即可在坐标系中绘制分类超平面。