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SVM

支持向量機(jī)(SupportVectorMachine,SVM)是一類按監(jiān)督學(xué)習(xí)(supervisedlearning)方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二元分類的廣義線性分類器(generalizedlinearclassifier),其決策邊界是對(duì)學(xué)習(xí)樣本求解的最大邊距超平面(maximum-marginhyperplane)[1-3]。
  • 基于hog人體識(shí)別的很好的文章

    基于hog人體識(shí)別的很好的文章,既有基于adaboost的又有SVM的分類器。

    標(biāo)簽: hog 識(shí)別

    上傳時(shí)間: 2013-12-24

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  • 支持向量機(jī)的課件

    支持向量機(jī)的課件,深入淺出的介紹了SVM,非常適合初學(xué)者!

    標(biāo)簽: 支持向量機(jī)

    上傳時(shí)間: 2014-12-21

    上傳用戶:源弋弋

  • XOR問(wèn)題是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里面一個(gè)經(jīng)典的問(wèn)題

    XOR問(wèn)題是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里面一個(gè)經(jīng)典的問(wèn)題,本例子使用Matlab自編SVM對(duì)XOR問(wèn)題進(jìn)行解決~

    標(biāo)簽: XOR 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    上傳時(shí)間: 2014-02-23

    上傳用戶:wab1981

  • 本人修改過(guò)的elm的matlab算法

    本人修改過(guò)的elm的matlab算法,該算法比原來(lái)的elm的算法在超過(guò)3個(gè)神經(jīng)元后的計(jì)算速度能明顯加快!原理是運(yùn)用函數(shù)產(chǎn)生列矩陣??! ELM 是一種快速的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,本人已經(jīng)比較過(guò),比很多流行的算法(BP,SVM)都快,而且效果很好,運(yùn)行環(huán)境是matlab,可以測(cè)試所有的benchmark的數(shù)據(jù)

    標(biāo)簽: matlab elm 修改 算法

    上傳時(shí)間: 2016-09-18

    上傳用戶:xuan‘nian

  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ELM算法

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ELM算法,比傳統(tǒng)的BP和SVM都快,而且效果也很精確。運(yùn)行平臺(tái)是matlab,本人已經(jīng)對(duì)原始ELM做了修改,可以適應(yīng)多種函數(shù),而且在數(shù)據(jù)處理方面自動(dòng)產(chǎn)生分類矩陣。

    標(biāo)簽: ELM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法

    上傳時(shí)間: 2014-01-06

    上傳用戶:edisonfather

  • 非線性分類

    非線性分類,SVM理論為基礎(chǔ),調(diào)整參數(shù)改變分類(聚類的)邊界的松緊程度

    標(biāo)簽: 非線性 分類

    上傳時(shí)間: 2014-01-03

    上傳用戶:llandlu

  • libSVM的參數(shù)尋優(yōu)程序。針對(duì)SVR提供full gridsearch方式的參數(shù)尋優(yōu)

    libSVM的參數(shù)尋優(yōu)程序。針對(duì)SVR提供full gridsearch方式的參數(shù)尋優(yōu),主要用于SVM回歸預(yù)測(cè)

    標(biāo)簽: gridsearch libSVM full SVR

    上傳時(shí)間: 2013-11-30

    上傳用戶:1109003457

  • 統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別算法包

    統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別算法包,包括線性分類算法,SVM,PCA,LDA,EM,k-means分類等多種常用的模式識(shí)別算法。

    標(biāo)簽: 模式識(shí)別 算法

    上傳時(shí)間: 2016-11-06

    上傳用戶:stella2015

  • libSVM中文說(shuō)明書(shū)

    libSVM中文說(shuō)明書(shū),關(guān)于流行的SVM軟件libSVM的詳細(xì)說(shuō)明,有助于大家的閱讀理解。

    標(biāo)簽: libSVM 說(shuō)明書(shū)

    上傳時(shí)間: 2013-12-10

    上傳用戶:asddsd

  • 人工智能 智能問(wèn)題的很重要一點(diǎn)就是學(xué)習(xí)問(wèn)題。如果解決了學(xué)習(xí)

    人工智能 智能問(wèn)題的很重要一點(diǎn)就是學(xué)習(xí)問(wèn)題。如果解決了學(xué)習(xí),計(jì)算機(jī)將在很大程度上 具有人的智能。博奕問(wèn)題是最典型的智能問(wèn)題,如果評(píng)價(jià)函數(shù)能夠很好的學(xué)習(xí), 并且是一種自學(xué)習(xí),或許意味著學(xué)習(xí)問(wèn)題的突破。當(dāng)然,模式識(shí)別中的分界面是 需要學(xué)習(xí)的,特征恐怕也是需要學(xué)習(xí)的。SVM是學(xué)習(xí)的有益探索,不過(guò)還需要更完 備的學(xué)習(xí)理論。 我們現(xiàn)有的數(shù)學(xué)知識(shí)能夠解決什么樣的問(wèn)題。當(dāng)今的數(shù)學(xué)都是基于集合論的,然而 集合是不能自己產(chǎn)生新的東西的。因此發(fā)明到底是發(fā)明還是發(fā)現(xiàn),或者說(shuō)是集合外 還是集合內(nèi)?當(dāng)然這又和世界是確定的還是不確定的聯(lián)系起來(lái)了。如果世界本質(zhì)是 集合內(nèi)的,智能就是發(fā)現(xiàn);反之,智能就是創(chuàng)造。誰(shuí)能給出證明。 人們往往說(shuō)計(jì)算機(jī)沒(méi)有情感。什么是情感?怎么用數(shù)學(xué)來(lái)描述情感?我想情感是和 美、丑聯(lián)系起來(lái)的,因此首先需要對(duì)美進(jìn)行數(shù)學(xué)的描述,就象對(duì)信息進(jìn)行描述一樣。 人們?cè)?jīng)辯論過(guò)美是客觀的還是主觀的,我想大家比較公認(rèn)美有其客觀載體吧。這 都需要數(shù)學(xué)的描述。

    標(biāo)簽: 人工智能

    上傳時(shí)間: 2014-11-07

    上傳用戶:youke111

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