這是LibSvm2.6工具的源碼,用于Svm分類和回歸計算。
標簽: LibSvm 2.6 源碼
上傳時間: 2013-12-17
上傳用戶:LIKE
本文介紹了一般貝葉斯框架通過稀疏來解決回歸和經典任務中利用線性模型中參數。雖然這框架完全概括說明了,我們對一個特定專業的做法,這個特定專業就是我們指的“相關向量機( RVM )” 一個模型以相同的函數模型功能流行和最先進的“支持向量機”( Svm) 。我們論證了利用概率貝葉斯學習的構造,我們可以得出準確的預測模式,這個模型相比Svm大幅減少了使用基底函數,同時提供了一些其他優點。這些優點包括在效益指標的概率預測,自動估算“nuisance”參數,并利用該設施任意基函數(如:非`Mercer 的內核)
標簽: 貝葉斯 稀疏 回歸 參數
上傳時間: 2014-01-02
上傳用戶:dancnc
超球面支持向量機,一種構建超球面來進行分類的單類Svm
標簽: 支持向量機
上傳用戶:xhz1993
網頁分類器,基于Svm方法,c++開發。
標簽: 頁 分類器
上傳時間: 2017-04-23
上傳用戶:sjyy1001
包含了很多分類算法,有Svm,knn,決策樹等,還有文檔說明
標簽: 分類算法
上傳時間: 2014-01-15
上傳用戶:kiklkook
文本分類算法很多,神經網絡算法遺傳算法可以用,本算法采用支持向量機Svm來實現
標簽: 文本分類 算法
上傳時間: 2013-12-22
上傳用戶:sclyutian
支持向量機方面的,是Steve R Runn的Svm工具箱的說明文件,呵呵
標簽: 支持向量機 方面
上傳時間: 2013-12-19
上傳用戶:pinksun9
這是表達支持向量機一個demo,可以幫助更好的理解Svm
標簽: demo 支持向量機
上傳時間: 2013-11-27
上傳用戶:libenshu01
支持向量機工具箱使用方法演示,講述如何使用Svm的工具箱。
標簽: 支持向量機 工具箱
上傳時間: 2017-06-18
上傳用戶:WMC_geophy
跟類神經網路有點像的東西, 不過現今最常拿來就是做分類也就是說,如果我有一堆已經分好類的東西 (可是分類的依據是未知的!) ,那當收到新的東西時, Svm 可以預測 (predict) 新的資料要分到哪一堆去。
標簽:
上傳時間: 2014-01-18
上傳用戶:hasan2015
蟲蟲下載站版權所有 京ICP備2021023401號-1