支持向量机(supportvectormachine,SVM)是数据挖掘中的一项新技术,是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。
它成为克服“维数灾难”和“过学习”等传统困难的有效办法,虽然他还处在飞速发展的阶段,但它的理论基础和实现途径的基本框架已经构成。
支持向量机目前主要用来解决分类问题(模式识别,判别分析)和回归问题。
而股市行为预测通常为预测股市数据的走势和预测股市数据的未来数值。
而当我们将走势看作两种状态(涨、跌),问题便转化为分类问题,而预测股市未来的价格是指为典型的回归问题。
我们有理由相信支持向量机可以对股市进行预测。
本报告是支持向量机对股票价格预测应用报告的综述,旨在于介绍预测股票价格走势的SVM简单预测模型。
该模型可以用来预测未来若干天股票价格的大体走势,这对于股票投资可以起到很好的指导性作用。
2018/9/1 10:39:25 999KB 支持向量机 股票预测
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请访问个人博客:找到《模式识别与智能计算》基于PCA的模板婚配法博文
2019/4/17 3:07:37 5KB samples
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本代码为matlab实现的支持向量机模式识别算法,对MNIST数据集进行三种样本分类,如果电脑内存够大,可以实现更多的类别分类,另外exclass是对随机的两个样本分类,也可以参考,exmuticlassall为对MNIST数据集分类,正文掉的代码也可以实现随即三样本分类并作图。
2018/4/24 2:04:03 12.71MB 模式识别
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《模式识别与机器学习》国科大黄庆明2016-2020年全网最全试卷,部分有解析答案,历年来试卷都有很大的反复率,祝考个好成绩
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捷克人用matlab实现的统计模式识别工具箱,11年的版本,包含核主成分分析(KPCA)等多个算法,非常棒合适学习
2019/2/21 3:49:53 5.76MB stprtool 工具箱 .zip
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重庆大学的研讨生模式识别,课程论文写作,个人原创,转载请附加转载地址,谢谢
2018/11/12 7:13:26 188KB 重庆大学 模式识别 课程论文
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这是SVM的具体代码,里面有详细的阐明使用和测试图片,欢迎下载。
SVM(SupportVectorMachine)指的是支持向量机,是常见的一种判别方法。
在机器学习领域,是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。
2015/6/20 23:38:57 820KB SVM 测试
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模式识别实践课的课程作业,基于视频的手写数字识别零碎,操作简单方便
2018/7/2 19:46:39 279KB 视频 手写数字识别
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这是导师搜集的模式识别经典论文,是学习模式识别不可错过的文献。
按方向分类打包,总之,不可错过!
2019/1/26 17:20:30 14.42MB 模式识别
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中科大计算机模式识别读书报告作业。
仔细阅读近5年的CCFA类或者B类期刊/会议论文1-2篇后,撰写读书报告。
读书报告应包括文章所涉及的问题,提出的处理方法,实验结果,以及文章方法的优缺点等。
2021/2/13 17:09:53 7.88MB 模式识别 读书报告
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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