<pre id="4uqmu"></pre> 有向無環(huán)圖支持向量(DAG-SVMS)多類分類方法,是一種新的多類分類方法。該方法采用了最小超球體類包含作為層次分類依據(jù)。試驗(yàn)結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行多類分類,跟已有的分類方法相比有更高的分類精度。
上傳時(shí)間： 2016-03-19
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VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論中的重要內(nèi)容,基于這一理論的支持向量機(jī)算法由于具有好的泛化性能受到重視,并被研究用于文本分類問題.基于多項(xiàng)式核的研究工作認(rèn)為SVM的泛化能力不受多項(xiàng)式階數(shù)的影響,并且能夠處理很高維的分類問題,用于文本分類無需進(jìn)行特征選擇.研究發(fā)現(xiàn),隨著多項(xiàng)式核階數(shù)的升高,SVM文本分類器會(huì)出現(xiàn)過學(xué)習(xí)現(xiàn)象,并且特征數(shù)越多越明顯,特征選擇是必需的.通過估計(jì)函數(shù)集的VC維,基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化理論對(duì)此問題進(jìn)行分析,得出的結(jié)論跟實(shí)驗(yàn)結(jié)果相符.
標(biāo)簽： SVM 多項(xiàng)式 風(fēng)險(xiǎn) 準(zhǔn)則
上傳時(shí)間： 2013-12-01
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非平衡數(shù)據(jù)集的分類問題經(jīng)常出現(xiàn)在許多實(shí)際應(yīng)用中.支持向量機(jī)在處理這一類問題時(shí),整體分類性能比較低.為此,Veropoulos提出的采用不同懲罰系數(shù)的改進(jìn)算法可以較好的解決此類問題.此外,可以利用序列最小優(yōu)化算法簡(jiǎn)單快速的解決上述優(yōu)化問題.
標(biāo)簽： Veropoulos 分類 非平衡 數(shù)據(jù)集
上傳時(shí)間： 2014-01-19
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svm(支持向量機(jī))是著名的文本分類算法。libsvm是其中的一種實(shí)現(xiàn)的最新版本，完全開源。linux環(huán)境。
標(biāo)簽： libsvm svm 支持向量機(jī) 文本分類
上傳時(shí)間： 2016-03-21
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svm(支持向量機(jī))是著名的分類算法，svmlight是其中的一種實(shí)現(xiàn)的最新版本。完全開源。
上傳時(shí)間： 2014-01-24
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目前的svm(支持向量機(jī))分類算法開源實(shí)現(xiàn)如svmlight和svmlib都沒有界面，使用不方便。這個(gè)程序基于svmlight整合在VC++開發(fā)環(huán)境。將給VC用戶帶來極大方便。
標(biāo)簽： svmlight svmlib svm 支持向量機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-12-15
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svm(支持向量機(jī))分類算法本質(zhì)上是二類分類器，實(shí)現(xiàn)多類分類的方法一般是將多類分類看作是多個(gè)一對(duì)多的二類分類器。本程序就是基于svmlight的svm多類分類器實(shí)現(xiàn)。對(duì)分類感興趣的用戶請(qǐng)參照。配合中文分詞（參見我上傳的程序），可實(shí)現(xiàn)中文多類分本分類。
標(biāo)簽： svm 支持向量機(jī) 分類算法 分類器
上傳時(shí)間： 2014-01-06
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一般支持向量機(jī)的回歸和分類程序，均可以運(yùn)行
上傳時(shí)間： 2013-12-22
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浙江大學(xué)研究生《人工智能》課件中關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論和支持向量機(jī)的課件
標(biāo)簽： 大學(xué) 人工智能 研究生 支持向量機(jī)
上傳時(shí)間： 2016-04-02
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最小二乘支持向量機(jī)的matlab工具包，包括源程序和使用說明
標(biāo)簽： matlab 支持向量機(jī) 工具包
上傳時(shí)間： 2016-04-02
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