用java实现基于SMO算法的SVM分类器的完整eclipse工程代码,带测试数据文件
2024/5/11 21:22:39 77KB java SVM SMO AI
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基于卷积神经网络的真实图像质量评价方法,唐敏,刘勇,现有盲图像质量评价方法主要采用手动提取图像特征和传统的机器学习组合的方法,如支持向量机(SVM)。
传统无参考图像质量评价方法通�
2024/5/11 0:17:44 514KB 信息处理技术
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利用Matlab对遥感影像进行分类的库代码,并嵌套标准envi格式读写代码
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使用SVM代码对AVIRIS_Indiana_16class高光谱数据集进行分类
2024/5/2 10:58:52 5.8MB 机器学习 SVM 高光谱
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内容包含最小错误贝叶斯估计,kn近邻估计,Fisher线性判别,SVM实现,决策树和C均值算法的MATLAB实现。
2024/4/28 14:15:25 2.28MB MATLAB 模式识别
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采用支持向量机SVM分类葡萄酒,完整代码,无错误,下载即可运行。
2024/4/27 12:26:26 673B SVM 支持向量机 分类
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代码包含MATLAB自带的princomp函数以及自己编写的PCA函数进行PCA降维,实现功能相同,准确率略有差异。
2024/4/24 7:42:21 3KB PCA 人脸识别
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SVM实现MNIST手写数字图像识别的数据集来源于网络,大家可以自行下载
2024/4/22 16:15:09 22.2MB SVM 手写数字图像
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利用lssvm对时间序列进行预测,代码已调试完毕,附件有部分数据,可根据自己情况另则数据。
代码分为几个模块,包括读入数据、数据归一化、模型初始化、交叉验证、模型训练、回归预测及数据反归一化等,配有详细备注。
2024/4/20 21:35:45 776KB LS-SVM 预测 时间 序列
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这个代码是运行好的,拿来就可用。
编写简洁易懂
2024/4/19 11:40:50 2KB svm
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡