SVM分类器的相关算法和matlab源码,部分内容如下，1.命令函数部分：clear;%清屏clc;X=load('data.txt');n=length(X);%总样本数量y=X(:,4);%类别标志X=X(:,1:3);TOL=0.0001;%精度要求C=1;%参数，对损失函数的权重b=0;%初始设置截距bWold=0;%未更新a时的W(a)Wnew=0;%更新a后的W(a)fori=1:50%设置类别标志为1或者-1y(i)=-1;enda=zeros(n,1);%参数afori=1:n%随机初始化a,a属于[0,C]a(i)=0.2;end
2023/7/27 4:33:18
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开发环境为quartus2，采用verilog语言，详细的写出了SVM决策函数，可根据自己的要求改变输入数据类型以及SVM训练model的参数，即可输出判断结果。
供大家参考学习。
供大家参考学习。
2023/7/20 0:57:16
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基于SVM及两类运动想象的多通道特征脑电识别研究，王海，，本文通过对国际脑机接口竞赛中的两类运动想象脑电信号进行分析识别，研究了多通道模式对脑电识别效果的影响，以期更好地发挥多通
2023/7/16 22:33:19
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本报告包括详尽完整的文本分类处理过程，包括语料库的处理、jieba分词、停用词无关词处理、词袋模型的构建（CHI值检验用于特征筛选、tfidf作为特征向量值）。
并用自编朴素贝叶斯以及sklearn包中的SVM进行了文本效果的检测，通过混淆矩阵和roc曲线展现了实现效果。
实验报告写的很详细，不懂的地方可以看报告以及看博客中的部分细节讲解。
并用自编朴素贝叶斯以及sklearn包中的SVM进行了文本效果的检测，通过混淆矩阵和roc曲线展现了实现效果。
实验报告写的很详细，不懂的地方可以看报告以及看博客中的部分细节讲解。
2023/7/15 21:32:55
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本书是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的，秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色，帮助读者更加直观、生动地学习神经网络。
本书共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。
本书共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。
2023/7/14 16:19:12
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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
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