本人写的matlab图像分类代码,内含训练和测试的SAR图片。
分类方法采用了KPCA特征提取和SVM算法分类,程序有GUI界面可以很好的运转。
2015/3/20 12:26:19 28.6MB image classify
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svm支持向量机的matlab代码,可进行多目的分类及线性回归、预测!
2018/5/24 7:45:51 2.56MB svm 支持向量机 线性回归
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SVM分类程序,matlab实现,没有运用工具箱,能够了解SVM分类的步骤,有测试数据
2021/5/19 13:14:52 3KB SVM,matlab
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包含经典SVM算法的MATLAB程序,希望对大家有所协助。
2017/8/12 4:40:07 3.91MB svm MATLAB
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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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国外易康技术社区中提供的,利用易康8.9软件中的CART决策树分类器和SVM分类器进行影像分类的具体案例。
2019/7/27 10:51:58 2.31MB eCognition Developer SVM CART
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学习神经网络及深度学习实战代码.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。
此外,本书还引见了MATLABR2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性,如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等
2016/4/23 14:32:25 63.59MB 神经网络
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基于HOG+SVM的图像分类算法,训练集和测试集根据本人的需要自行创立
2020/10/9 3:03:54 2KB 图像处理 机器学习 分类
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《MATLAB神经网络43个案例分析》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,帮助读者愈加直观、生动地学习神经网络。
《MATLAB神经网络43个案例分析》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。
此外,《MATLAB神经网络43个案例分析》还介绍了MATLABR2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性,如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。
使用《MATLAB神经网络43个案例分析》时,建议读者按照“先通读章节内容,后调试程序,再精读章节内容”的顺序学习。
《MATLAB神经网络43个案例分析》程序建议在MATLABR2009a及以上版本环境下运行。
若在程序调试过程中有任何疑问,建议先在论坛书籍答疑版块搜索相关答案,然后再发帖与作者交流。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究
2022/9/19 22:09:06 61.13MB MATLAB
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多分类撑持向量机,SVM
2016/8/2 13:03:16 489KB 多分类支持向量机
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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