libsvm是台湾林智仁开发的支持向量机工具箱,非常有名。
该资源中包含了其matlab最新版libsvm-mat-weights-3.0-1。
作者利用此工具箱编写了一个多类识别的问题,对于svm的学习非常有帮助。
该程序拥有良好界面,经过测试,可以放心使用。
2024/10/15 10:27:28 275KB libsvm 模式识别 多类分类 matlab
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基于有向无环图的SVM多类分类,MATLAB编写实现的
2024/4/2 5:46:57 5KB 有向无环图
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这里实现了四种SVM工具箱的分类与回归算法1、工具箱:LS_SVMlabClassification_LS_SVMlab.m-多类分类Regression_LS_SVMlab.m-函数拟合2、工具箱:OSU_SVM3.00Classification_OSU_SVM.m-多类分类3、工具箱:stprtool\svmClassification_stprtool.m-多类分类4、工具箱:SVM_SteveGunnClassification_SVM_SteveGunn.m-二类分类Regression_SVM_SteveGunn.m-函数拟合
2023/12/15 17:58:15 232KB matlab
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实现一对一SVM的手写数字识别,验证一对一SVM(成对分类法)用于手写数字识别的相关性质,及针对具体数据库,在识别精度、训练时间和测试时间方面对常见的几种多类分类方法进行对比。
2023/2/9 16:35:45 268KB 模式识别 SVM分类法
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支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。
支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题,并可推广于预测和综合评价等领域,因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。
目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。
希望《数据挖掘中的新方法——支持向量机》能促进它在我国的普及与提高。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》对象既包括关心理论的研究工作者,也包括关心应用的实际工作者。
对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者,略去书中的某些理论部分,仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解,从而用它解决自己的问题。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。
序言符号表第1章最优化问题及其基本理论1·1最优化问题1·2最优性条件1·3对偶理论1·4注记参考文献第2章求解分类问题和回归问题的直观途径2·1分类问题的提出2·2线性分类学习机2·3支持向量分类机2·4线性回归学习机2·5支持向量回归机2·6注记参考文献第3章核3·1描述相似性的工具——内积3·2多项式空间和多项式核3·3Mercer核3·4正定核3·5核的构造3·6注记参考文献第4章推广能力的理论估计4·1损失函数和期望风险4·2求解分类问题的一种途径和一个算法模型4·3VC维4·4学习算法在概率意义下的近似正确性4·5一致性概念和关键定理4·6结构风险最小化4·7基于间隔的推广估计4·8注记参考文献第5章分类问题5·1最大间隔原则5·2线性可分支持向量分类机5·3线性支持向量分类机5·4支持向量分类机5·5ν-支持向量分类机(ν-SVC)5·6ν-支持向量分类机(ν-SVC)和C-支持向量分类机(C-SVC)的关系5·7多类分类问题5·8一个例子5·9注记参考文献第6章回归估计6·1回归问题6·2ε-支持向量回归机6·3ν-支持向量回归机6·4ε-支持向量回归机(ε-SVR)与ν-支持向量回归机(ν-SVR)的关系6·5其他方式的支持向量回归机6·6其他方式的损失函数6·7一些例子6·8注记参考文献第7章算法7·1无约束问题解法7·2内点算法7·3求解大型问题的算法7·4注记参考文献第8章应用8·1模型选择问题8·2分类问题的线性分划中的特征选择8·3模型选择8·4静态图像中球的识别8·5自由曲面的重建问题8·6应用简介8·7核技巧的应用8·8注记参考文献附录A基础知识A·1基本定义A·2梯度和Hesse矩阵A·3方向导数A·4Taylor展开式A·5分离定理附录BHilbert空间B·1向量空间B·2内积空间B·3Hilbert空间B·4算子、特征值和特征向量附录C概率C·1概率空间C·2随机变量及其分布C·3随机变量的数字特征C·4大数定律附录D鸢尾属植物数据集英汉术语对照表
2022/9/5 18:46:11 7.74MB 数据挖掘、支持向量机.pdf
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支持向量机的基本理论是从二类分类问题提出的。
我想绝大部分网友仅着重于理解二类分类问题上了,我当初也是这样,认识事物都有一个过程。
二类分类的基本原理固然重要,我在这里也不再赘述,很多文章和书籍都有提及。
我觉得对于工具箱的使用而言,理解如何实现从二类分类到多类分类的过渡才是最核心的内容。
上面我仅以1-a-r算法为例,解释如何由二类分类器构造多类分类器。
2018/10/26 1:49:19 1.09MB 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