搜索资源列表
pso-svm.rar
- 粒子群算法与支持向量机的结合，用粒子群算法快速寻找支持向量机的最优参数。,Particle swarm optimization with support vector machines with particle swarm optimization with support vector machines quickly find the optimal parameters.
python
- Python编写的SVM算法，SVM算法的实现，适合直接使用，开放源代码，Supported Vector Machine。-Python code SVM algorithm，SVM algorithm realizition，easy to use，open source，Supported Vector Machine。
SVM-JAVA
- 这是一款基于java和python实现svm支持向量机的算法源代码，可以实现对任意点阵的分类，效果非常明显-This is a based on java and python svm support vector machine algorithm source code, you can achieve the classification of any dot matrix, the effect is very obvious
SVM
- SVM: 一种分类器，采用最大化分类间隔进行优化参数。 关于这个分类器两点比较重要： 1）SMO优化算法需要掌握， 可以具体参看两篇文章，John Platt的文章 以及“Improvements to Platt s SMO algorithm for SVM Classifier Design” 2）核函数的使用，如何将核函数使用到SVM中，核函数就是空间转换的函数， 说白了就是距离计算函数，如何将同类之间的距离计算的比较近，如何将低维空间转换到易于分类的高维空间
svmMlIA
- python编写的svm算法，清晰易懂，并且附有源数据文件-written python svm algorithm, clear and easy to understand, and with the source data file
svm_python
- svm算法python代码，用于了解学习svm算法-svm python source code
python-quantitive
- python 分类算法量化投资 SVM 神经网络算法 沪深300指数-python classification algorithm quantitative investment
svm
- 支持向量机python实现算法，回归、分类、预测-surpport vector machion
svm
- 用Python写的关于SVM算法的人脸识别小程序(Written in Python on the SVM algorithm for face recognition applet)
python3_SVM
- python下的SVM算法实现(也是在网上找的)，有数据集，可以直接运行，前提是python3版本的(Python under the SVM algorithm (also found on the Internet), there are data sets, you can directly run, the premise is python3 version)
SVM
- 用svm算法实现手写识别,核函数使用径向基核函数(Handwritten recognition using SVM algorithm)
06-svmMLiA
- 采用SVM算法，用python语言实现的分类识别，可用于异常检测等二分类(Using SVM algorithm, using python language to achieve the classification of identification, can be used for abnormal detection and other two categories)
face-Adaboost
- 用Adaboost和PCA算法实现人脸识别，用Python写的代码，根据经典的PCA和SVM算法改编(Adaboost and PCA algorithm for face recognition, code written in Python, adapted from the classic PCA and SVM algorithm)
svm
- 使用smo算法实现了支持向量机的python代码(complete the svm mode and Sequential minimal optimization with python code)
test1
- SVM-无监督机器学习领域的经典算法，在神经网络未出现前，他是机器学习的顶梁柱，现在依然用处广泛，而且其核函数的使用范围早已超脱其本身，该实例对SVM算法进行了实现，具有相应的数据集。(SVM - Unsupervised machine learning in the field of classical algorithms, before the neural network does not appear, he is the mainstay of machine learning,
svm
- 该代码实现了经典的SVM支持向量机算法，Python语言编写，产生结果图。(This code implements the classic SVM support vector machine algorithm, Python language, and produces the result graph.)
SVM
- 数据挖掘常用算法 支持向量机的简单实例,使用该方法来进行数据分类(SVM code example)
Python-opencv车牌识别
- 算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。车牌定位在predict方法中，为说明清楚，完成代码和测试后，加了很多注释，请参看源码。车牌字符识别也在predict方法中，请参看源码中的注释，需要说明的是，车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM， opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample，StatModel类和SVM类都是sample中的代码。SVM训练使用的训练样本来自于github上的EasyPR的c++版本。由于训练样本有限，你测试时会
machine_learning_python-master
- 通过阅读网上的资料代码，进行自我加工，努力实现常用的机器学习算法。感知机的基本形式和对偶形式的实现 Kmeans和Kmeans++的实现 EM GMM高斯混合和GMM+LASSO的实现 实现朴素贝叶斯的基本算法和高斯混合朴素贝叶斯算法 实现决策树的基本算法 实现adaboost基本算法 实现svm基本算法 实现逻辑回归基本算法(By reading the data codes on the Internet, we can process oursel
python
- 该代码基于Python3,利用机器学习中支持向量机回归算法（SVR）实现对数据的拟合以及预测，可以通过调试C值和gamma值达到不同的拟合程度，具有较大的实际意义，并且该代码本人亲自调式运用，适合广大学习者使用。(This code is based on Python 3. It uses support vector machine regression algorithm (SVR) in machine learning to fit and predict the data. It c