一种基于AdaBoost的SVM分类器,有具体的算法步骤,可以编程实现,对于初步研究机器学习的人很有帮助哦
2023/12/6 7:07:10 412KB 一种基于AdaBoost的SVM分类器
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本人课程作业,直接运行Optimize.m即可进行测试。
其中除了SVM部分利用Matlab现有库,其余皆为自己编写的程序,由于预选框采用变尺度滑动,所以运行会比较慢,请谅解。
2023/12/1 11:08:02 35.35MB SVM;HOG
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本demo主要是提供了SVM在数据集为线性、非线性可分情况下的分类面可视化,对于svm初学者而言,具有一定的借鉴意义。
2023/11/29 17:19:51 280KB svm分类面
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试图将卷积神经网络的优势与支持向量机的稳定性相结合,利用训练好的卷积层与池化层提取图片的特征,放入支持向量机中进行训练,进行分类操作。
其意义在于利用SVM来替换卷积网络中的全连接层,经实验验证,效果会提升2%-3%,这是一个很可观的提升,并且具备着广泛的意义,在各项其他环境下都能起到不错的效果。
2023/11/20 12:03:25 15MB cnn svm
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支持向量机svm代码matlab代码用于分类的比传统bp神经网络好
2023/11/19 11:17:11 2KB 机器学习
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相比与SVM的理论,该文档提供了使用LibSVM进行分类的方法和步骤,提供了完整的基础性指导
2023/11/19 1:24:47 161KB SVM
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SVM经典分类器设计材料及VerilogPython代码,可用于设计参考
2023/11/15 6:57:10 908KB SVM FPGA Verilog
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matlab程序,基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别,里面一个.m文件,一个.mat数据集,直接可以使用。
2023/11/13 6:40:34 7KB SVM
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行人检测分类器的训练,训练完可测试效果如何,注意样本的路径问题
2023/11/12 23:20:35 38.44MB hog svm 行人检测 分类器训练
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支持向量机SVM程序包,将该程序包中的内容保存在matlabToolbx的目录下,在matlab命令窗口下输入mex–setup,选择C++编译器,然后直接运行程序包中的make函数即可,保存好路径后,可直接调用工具包中的函数。
2023/11/12 15:21:15 728KB SVM工具包
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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