多元病态线性回归问题的详细求解过程（MATLAB），附带相关数据与测试结果。
能解决病态线性回归问题、普通线性回归问题。
相关解析https://blog.csdn.net/qq_38832757/article/details/113666103
能解决病态线性回归问题、普通线性回归问题。
相关解析https://blog.csdn.net/qq_38832757/article/details/113666103
2024/11/28 11:51:45
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labelme生成的掩码标签label.png为16位存储，opencv默认读取8位，需要将16位转8位
2024/11/27 7:32:47
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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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SVM的两个例子（详细，有实验报告），这是之前找资料的时候花了很多积分下载的，我觉得还是蛮有用的，至少比网上很多人的没有用的错的代码强的多，这是SVM的分类，有对文本的分类，还有SVM最基础的例子。
2024/11/26 14:43:20
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