BP神经网络、ELM极限学习机、SVM支持向量机MATLAB代码，以及测试数据，用于回归预测，相关细节可以在下方评论，看到时一一解答。
2024/12/4 7:37:32
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SVM支持向量机，预测分类回归，支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)是CorinnaCortes和Vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
在机器学习中，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。
在机器学习中，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。
2024/11/26 14:13:05
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基于SVM(支持向量机)的人脸识别matlab代码基于SVM(支持向量机)的人脸识别matlab代码
2024/11/23 6:51:29
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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。
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。
2024/6/8 3:24:01
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使用python手动实现了SVM支持向量机，包括其中二次规划的求解（调用cvxopt包），实现了软间隔及核技术，以及对数据集及分类效果的可视化！建议配合我的SVMPPT一起学习SVM不是直接调用sklearn的SVM！！
2024/2/12 14:53:06
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基于opencv的车牌识别源码，亲测可用，包括提前提取车牌区域，字符分割以及字符识别整个车牌识别过程。
在提取车牌区域时用过SVM支持向量机来识别，最后的车牌字符识别通过神经网络识别。
将两种机器学习算法都用到了。
不仅仅用于学习，我在车牌识别项目中也是基于该源码工作的。
在提取车牌区域时用过SVM支持向量机来识别，最后的车牌字符识别通过神经网络识别。
将两种机器学习算法都用到了。
不仅仅用于学习，我在车牌识别项目中也是基于该源码工作的。
2023/12/16 20:19:13
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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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