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文字识别程序
- 目前该手写体识别系统主要分为 预处理模块: 主要包括训练数据和识别数据的读取,归一化,二值化 特征提取模块:主要包括笔划方向特征和网格密度特征,还可以根据对识别率的要求继续增加其他特征 识别(分类器)模块:主要包括SVM方法和BP神经网络的方法,其中SVM方法的识别率较高,SVM+网格密度特征, 在小字符集情况下,达到了识别率97%以上 采用OO思想编写,适合做二次开发-currently the handwriting recognition system consists of pretre
grid
- 网格搜索法寻找最优的惩罚因子,SVM,经测试可以用-SVM find C gamma
shenjingwangluo
- 里面有两个实验,包括PPT和实验的代码,可以帮助一些想学习神经网络的朋友一个大忙。-We now have an easy scr ipt (easy.py) for users who know NOTHING about svm. It makes everything automatic--from data scaling to parameter selection. The parameter selection tool grid.py generates the follo
Svm_model_selection
- Modem selection for Svm by grid search
gridsearch
- 这是一个libsvm grid的改进,除了可以搜索分类中的C和gamma,还可以搜索小的整数.-This file is a slight modification of grid.py of libsvm. In addition to parameters C, gamma in classification, it searches for epsilon as well. Usage: grid.py [-log2c begin,end,step] [-log2g begin
SVMcgForClass
- 关于SVM处理分类问题的网格方法寻找最优参数的脚本文件,可以参照-SSVM processing classification problem about the grid method looking for the best parameters of the scr ipt, may follow
LS-SVM
- 本文主要研究 LS-SVM 算法的基本原理及基于其实现时间序列预测 的方法。针对超参数选择困难的问题,采用多级网格搜索和遗传算法的方法对 超参数的取值进行优化-This paper studies the basic principles of the LS-SVM algorithm and time series prediction based on its implementation. Difficult to select for hyper parameter, multi
Custom-Evaluation
- 提出一种基于粗糙集与支持向量机的客户动态评估方法。根据客户群特点从当前价值、潜在价值和附加价值三个维度分析并构建客户评估指标,利用指标的年增幅率监测客户价值的变化规律。应用粗糙集布尔推理算法、粒子群算法实现连续属性离散化和知识约简。通过10-重交叉验证和网格搜索技术获取最优惩罚因子与核参数,缩放样本数据集并完成支持向量机一对一分类器的训练与测试。结果表明该评估方法能够实现周期性的客户价值评估与细分,具有很强的泛化能力。- A customer dynamic evaluation method
AdaBoostSVM
- 使用Libsvm的C#版本进行Grid搜索,核函数使用RBF核-using libsvm to run a Grid searching for the parameters of svm
SVMcgForClass
- 利用网格搜索法对支持向量机的参数寻优的过程,通过matlab实现-Grid search method to use SVM parameter optimization process to achieve through matlab
SVM-handwritten-digits-recognitio
- 介绍了在提取穿越次数特征、粗网格特征以及密度特征提取的基础上应用SVM进行手写体阿拉伯数字识别的方法。-Introduced the extraction across a number of features, coarse grid and density feature extraction on the basis of the application of SVM method for handwritten digits recognition.
SVMcg
- 支持向量机参数选择,利用网格搜索法确定支持向量机的惩罚因子和RBF核参数-Support vector machine (SVM) parameters choice, the grid search method is used to determine the punishment factor and RBF kernel parameters of support vector machine (SVM)
libsvm-3.1-[FarutoUltimate3.1Mcode]
- 包含粒子群算法、遗传算法、网格搜索法优化的支持向量机代码-Particle swarm algorithm, genetic algorithm, the grid search method optimization of support vector machine (SVM) code
SVMcgForClass
- svm(支持向量机)对于分类问题网格参数优化(c,g) -svm grid for best c and g
SVM 参数优化
- GA、PSO、GRID 搜索,支持向量机的参数优化方式
SVM-parameter-selection
- 支持向量机SVM参数的设置,采用网格搜索法对C和G两个参数进行粗选和精选。-Support vector machine SVM parameter setting, using the grid search method for C and G for roughing and two parameters chosen.
SVMGridSearch
- SVM for grid search in estimating the parameters
svm_grid_search
- Support Vector machine (SVM) grid search.
D2dataset-master
- Perform SVM and test results a) For now, assume that the main scr ipt is grid_search.IT performs a grid search for SVM using RBF kernel , for the 2 parameters C and gamma .Criterios for choosing the right values is the F1 score and accuracy of the
sklearn-SVM
- 支持向量机(SVM)——分类预测,包括核函数调参,不平衡数据问题,特征降维,网格搜索,管道机制,学习曲线,混淆矩阵,AUC曲线等(Support vector machine (SVM) - classification prediction, including kernel function parameter adjustment, unbalanced data problem, feature dimensionality reduction, grid search, pipelin