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搜索资源 - SVM model selection
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本文通过对Bayes、KNN、SVM 应用于中文文本分类进行比较实验研究。
应用ICTCLAS 对中文文档进行分词，在大维数，多数据情况下应用TFIDF 进行
特征选择，并同时利用它实现了对特征项进行加权处理，使文本库中的每个文本
具有统一的、可处理的结构模型。然后通过三类分类算法实现了对权值数据进行
训练和分类。-Based on the Bayes, KNN, SVM applied to compare the Chinese text ca
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随着计算机和网络技术应用的日益普及，网络安全问题
日显突出。来自计算机系统外部和内部的入侵者可能会对系
统进行破坏，或者试图窃取客户的个人信息。为了保证计算
机系统及信息的安全，网络入侵检测技术得到了发展和应用。-In order to optimize test efficiency of Intrusion Detection System(IDS) based on Support Vector Machine(SVM), a new intrusion
detection
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1采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。提示：可以用6位的0/1进行编码，适应度函数可以考虑类似 。-1 genetic algorithm for boys and girls in the sample data of height, weight, like math, like literature, like
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1.采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。要求自行编写代码实现遗传算法。(1. using genetic algorithm based on the sample data of male and female students in height, weight, love mathematics, love li
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Libsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVM
classification and regression. It solves C-SVM classification, nu-SVM
classification, one-class-SVM, epsilon-SVM regression, and nu-SVM
regression. It also provides an automatic model
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使用SVM分类器来预测乳腺癌病人的预后(特征选择；分类器构建)，评价模型时使用无被交叉验证，性能评价指标包括准确率，AUC，灵敏度，特异度。学会最基本的机器学习方法。可查看分发给大家的代码，以后遇到类似的问题，可用相似的思路和代码。(The SVM classifier was used to predict the prognosis of breast cancer patients (feature selection; classifier construction), and the
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