粒子群优化SVM的两个参数,利用数据做预测,数据代码都在压缩包里,可以直接运行。
2024/6/19 22:25:46 3KB PSO SVM
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主要介绍了Python中的支持向量机SVM的使用(附实例代码),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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将实例的特征向量(以二维为例)映射为空间中的一些点,就是如下图的实心点和空心点,它们属于不同的两类。
那么SVM的目的就是想要画出一条线,以“最好地”区分这两类点,以至如果以后有了新的点,这条线也能做出很好的分类。
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SVM-HOG特征训练,用于车牌识别的正负样本,正样本:车牌,负样本:非车牌
2024/6/5 4:49:57 11.16MB 车牌识别
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基于opencv的pca+svm人脸检测代码,代码是C++版本的,希望可以对需要的人有帮助
2024/5/28 4:40:44 2.61MB opencv pca+svm 人脸识别 C++
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对“data3.m”数据,用其中一半的数据采用非线性SVM算法设计分类器并画出决策面,另一半数据用于测试分类器性能。
比较不同核函数的结果。
(注意讨论算法中参数设置的影响。
)来自课程设计,附上matlab源代码,可以成功调试出来。
2024/5/27 2:19:41 287KB 非线性SVM matlab
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压缩包含一个完整的Qt控制台工程,注释详细,调试和运行成功,也可以直接移植到win32中运行。
2024/5/22 1:25:25 1015KB CvSVM 支持向量机 SVM 分类器
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Thispracticalguideprovidesnearly200self-containedrecipestohelpyousolvemachinelearningchallengesyoumayencounterinyourdailywork.Ifyou’recomfortablewithPythonanditslibraries,includingpandasandscikit-learn,you’llbeabletoaddressspecificproblemssuchasloadingdata,handlingtextornumericaldata,modelselection,anddimensionalityreductionandmanyothertopics.Eachrecipeincludescodethatyoucancopyandpasteintoatoydatasettoensurethatitactuallyworks.Fromthere,youcaninsert,combine,oradaptthecodetohelpconstructyourapplication.Recipesalsoincludeadiscussionthatexplainsthesolutionandprovidesmeaningfulcontext.Thiscookbooktakesyoubeyondtheoryandconceptsbyprovidingthenutsandboltsyouneedtoconstructworkingmachinelearningapplications.You’llfindrecipesfor:Vectors,matrices,andarraysHandlingnumericalandcategoricaldata,text,images,anddatesandtimesDimensionalityreductionusingfeatureextractionorfeatureselectionModelevaluationandselectionLinearandlogicalregression,treesandforests,andk-nearestneighborsSupportvectormachines(SVM),naïveBayes,clustering,andneuralnetworksSavingandloadingtrainedmodels
2024/5/19 5:40:14 4.59MB Machine Lear Keras
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用MATLAB编写的svm源程序,可以实现支持向量机,用于特征分类或提取.rar用MATLAB编写的svm源程序,可以实现支持向量机,用于特征分类或提取.rar用MATLAB编写的svm源程序,可以实现支持向量机,用于特征分类或提取.rar
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Java、python、matlab三种语言实现svm算法,可直接运行查看结果。
2024/5/18 20:37:42 775KB 代码
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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