搜索资源列表
A Java implementation of SMO for training SVM
- 支持向量机的实现源代码！ java实现！采用最小序贯算法-SVM achieve source code! Java achieve! Use the smallest sequential algorithm
stprtool&svm
- stprtool的svm工具箱。文件夹中有使用说明和路径设置方法，并有例程实现了svm的多类分类。-stprtool svm the toolbox. File folders are used notes and routing methods and routines have achieved svm many categories of classification.
SVM
- 这里实现了四种SVM工具箱的分类与回归算法
four Toolbox for SVM
- 这里实现了基于四种SVM工具箱的分类与回归算法: 1、工具箱：LS_SVMlab Classification_LS_SVMlab.m - 多类分类 Regression_LS_SVMlab.m - 函数拟合 2、工具箱：OSU_SVM3.00 Classification_OSU_SVM.m - 多类分类 3、工具箱：stprtool\\svm Classification_stprtool.m - 多类分类 4、工具箱：SVM_Stev
libsvm
- SVM是一种常用的模式分类机器学习算法，以效率高准确度高闻名于世，libsvm和svmlight是常用的两种SVM实现方法。
svm
- 可实现SVM回归 对所列数据进行分析 分类 实现数值预警
demosvm
- matlab编写的svm实现多类分类的源代码，训练算法包括OAA算法、OAO 算法、BSVM2算法等。-matlab prepared svm multi-category classification of the source code, training algorithms, including OAA algorithm, OAO algorithm, BSVM2 algorithm.
svm
- svm实现，里面包含了各种例程，对初学者非常有好处。-svm implementation, which includes various routines are very good for beginners.
SVM
- 运用VC实现支持向量机进行故障诊断，很有效地将刀具的故障检测相互来，准确率高-Using VC implementation of support vector machines for fault diagnosis, very effective tool fault detection are to, high accuracy rate
svm-ZIP
- 用svm实现数据的三分类问题，将输入的数组分成三类，并检查分类的准确率。-Svm classification achieved with three data array will enter into three categories, and check the accuracy of classification.
svm手写数字识别
- Python语言实现的SVM手写数字识别(SVM handwritten numeral recognition based on Python language)
svm源码
- 里面是matlab实现svm的源码和数据，可以运行使用。只需要更改一下数据就行，可供学习
14.SVM代码
- python 实现了支持向量机，简单好用(support vector machine a kind of classification algorithm, realize in python)
svm
- 人工智能导论作业，用SVM方法实现的水杯图片分类，并生成loss的下降趋势图(Homework of AI. Using SVM to classify images of cups and bottles.)
9、SVM方法
- svm分类器，训练svm的MATLAB代码，简单易理解，好用，能够有效的实现动能(SVM classifier, training SVM MATLAB code, simple and easy to understand, good use, can effectively implement the kinetic energy)
svm
- SVM支持向量机(Support Vector Machine)，使用svm实现样本分类(SVM (Support Vector Machine) classification)
SVM-w-SMO
- 用序列最小优化算法（SMO）进行训练的支持向量机的简单实现。(simple implementation of a Support Vector Machine using the Sequential Minimal Optimization (SMO) algorithm for training.)
prpd+svm
- 利用SVM优化算法实现变压器局部放电信号prpd模式识别及其特征提取(Prpd pattern recognition and feature extraction of partial discharge signals in transformers based on SVM optimization algorithm)
SVM分类
- 基于SVM的疲劳驾驶系统。基于神经网络的非接触式疲劳驾驶检测已成为当前针对疲劳驾驶检测领域炙手可热的研究方向。它有效解决了接触式疲劳检测方法给驾驶员带来的干扰以及单一信号源对于反映疲劳程度可靠性低的问题，同时通过设计神经网络模型对多源信息进行分类，实现对疲劳状态的高精度和高速度的检测。选取合适的特征值对网络检测准确率以及准确反映疲劳程度至关重要。基于驾驶员生理信号检测可靠性和准确性较高。(Fatigue driving system based on SVM)
SVM算法
- 实现线性支持向量机算法，并比较其原始函数与对偶形式函数(Realize the linear SVM algorithm, and compare the original function and dual function)