Advertisement

支持向量机的程序包

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

简介：
这是一个用于执行支持向量机算法的软件工具包。它提供了多种内核函数和参数调节选项，适用于分类与回归分析任务。 支持向量机程序的MATLAB实现非常实用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 支持向量机的程序包
    优质
    这是一个用于执行支持向量机算法的软件工具包。它提供了多种内核函数和参数调节选项，适用于分类与回归分析任务。 支持向量机程序的MATLAB实现非常实用。
     
  • 支持向量机的MATLAB程序
    优质
    本项目包含一系列用于实现和支持向量机算法的MATLAB代码，适用于机器学习领域的分类与回归问题研究。 支持向量机（Support Vector Machine）的MATLAB程序希望能对大家有所帮助。
     
  • 支持向量机的回归程序
    优质
    支持向量机的回归程序是一种利用统计学习理论实现机器学习任务的算法，特别适用于小样本、非线性及高维模式识别等问题。该程序通过寻找最优超平面来最小化预测误差，从而在复杂数据集中进行有效的回归分析。 非常有用的实例，可以实现支持向量机的回归预测！
     
  • 超球面支持向量机.rar_支持向量机_球支持向量机_超球_超球向量机_超球支持向量机
    优质
    本资源介绍了一种先进的机器学习技术——超球面支持向量机，结合了传统支持向量机、球支持向量机的优点，适用于复杂数据分类和回归分析。 超球支持向量机可以用于一次分类、二次分类和支持向量机回归。
     
  • 支持向量机的软件包
    优质
    支持向量机(SVM)软件包是一系列用于实现和支持SVM算法的工具和库。这些软件包提供高效的方法来解决分类、回归等机器学习问题。 LIBSVM是由台湾大学的林智仁教授等人开发的一种简单、易用且高效的软件包，用于支持向量机（SVM）模式识别与回归分析。该软件不仅提供了适用于Windows系统的编译版本，还开放了源代码，便于用户进行修改和在其他操作系统上应用；它对SVM参数的调节相对较少，并提供了一系列默认参数设置以解决大多数问题；同时还具备交互检验功能。 LIBSVM能够处理C-SVM、ν-SVM、ε-SVR及ν-SVR等多种类型的问题，并且支持基于一对一算法的多类模式识别任务。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的支持向量机程序
    优质
    本简介提供了一个利用MATLAB实现支持向量机(SVM)的编程教程和实践案例，适用于初学者快速入门SVM算法及其在分类与回归问题中的应用。 基于MATLAB程序的支持向量机参数寻优功能如下： `psoSVMcgForRegress`: 回归问题参数优化函数接口为： \[ \text{[bestCVmse, bestc, bestg, pso_option]} = \text{psoSVMcgForRegress(train_label, train, pso_option)} \] 分类问题的参数寻优功能如下： `gaSVMcgForClass`: 分类问题参数优化函数接口为： \[ [\text{bestCVaccuracy}, \text{bestc}, \text{bestg}, \text{ga_option}] = \text{gaSVMcgForClass(train_label, train, ga_option)} \] 回归问题的参数寻优功能如下： `gaSVMcgForRegress`: 回归问题参数优化函数接口为： \[ [\text{bestCVmse}, \text{bestc}, \text{bestg}, \text{ga_option}] = \text{gaSVMcgForRegress(train_label, train, ga_option)} \]
     
  • 基于支持向量机的分类程序
    优质
    本项目开发了一个基于支持向量机（SVM）的高效分类程序，适用于处理大规模数据集，提供准确的模式识别与预测功能。 支持向量机分类的MATLAB程序适用于SVM的学习和仿真。
     
  • 基于MATLAB的支持向量机程序实现
    优质
    本简介介绍了一种使用MATLAB编程语言实现支持向量机（SVM）的方法。文中详细介绍了如何利用MATLAB工具箱构建、训练及应用SVM模型进行分类和回归分析。 支持向量机的Matlab程序实现方法有两种：一种是使用Matlab自带的支持向量机工具箱；另一种是从零开始编写支持向量机算法的代码。这两种方式都可以有效地解决分类问题，选择哪种方式取决于具体的应用场景和个人偏好。此处不再赘述具体的编程细节或提供任何链接、联系方式等信息。