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支撑向量机

爱问共享资料提供支撑向量机文档在线阅读和下载,并整理了相关的支撑向量机的优化算法及实现,基于无约束优化的最小二乘支撑向量机,支撑向量机及其遥感影像空间特征提取和分类的应用研究内容,包括其他作者上传的支撑向量机文档,通过广大网友的智慧与力量,打造国内优秀的资料共享平台。
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    2012-01-07

    利用最小二乘支持向量机做预测福 建 电 脑福 建 电 脑 2008年第1期福 建 电 脑支撑向量机的优化算法及实现舒小敏,杨建刚(1.新疆肿瘤医院医学工程部 新疆 乌鲁木齐 830011)【摘 要】:本文主要对数据挖掘中分类判别方法进行了研[立即查看]

  • 利用最小二乘支持向量机做预测第30卷第9期 2010年 9月 计算机应用 Jora of Compter Appicatios Vo_30 No.9 Sep.2010 文章编号 :1001—9081(2010)09—2297—04 基于无约[立即查看]

  • 基于支持向量机分类论文 文章编号: 100724619 (2002) 0120050207支撑向量机及其遥感影像空间特征提取和分类的应用研究骆剑承1,周成虎1,梁 怡2,马江洪3( 11 中国科学院地理科学与资源研究所信息室,北京 [立即查看]

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    236.8KB
    2012-12-06

    有关人脸识别的文献,参考论文时收集的,希望对大家有用。 文章编号: 1007-2276( 2001) 05-0318-05基于支撑向量机的人脸识别技术*凌旭峰,杨 杰,叶晨洲(上海交通大学图像处理和模式识别研究所 上海 200030[立即查看]

  • 空间秩深度加权的鲁棒性支撑向量机[立即查看]

  • 利用最小二乘支持向量机做预测第 41 卷第 1 期 华中师范大学学报(自然科学版) Vo . 41 No. 12007年 3月 � � � JOURNAL OF HUAZHONG NORMAL UNIVERSIT Y( Nat. Sci. [立即查看]

  • [教学]支撑向量机-微量元素剖析法判别乌龙茶,红茶与绿茶支持向量机,微量元素分析法判别乌龙茶,红茶与绿茶,,,,, 111,,,,,22陈念贻,,,,,,陆文聪,,,,,,,,,,,陈瑞兰,叶晨洲,,,,,,,,,,,,,,,,李国正 (1[立即查看]

  • 支撑向量机-微量元素剖析法判别乌龙茶,红茶与绿茶[整理版]支持向量机,微量元素分析法判别乌龙茶,红茶与绿茶111 22陈念贻 ,陆文聪 , 陈瑞兰,叶晨洲 ,李国正 (1.上海大学化学系计算机化学研究室 ,上海 200436 ; 2.上海交[立即查看]

  • 图像分割的资料  收稿日期 :2004203211 ;修订日期 :2004205210基金项目 :国家自然科学基金 (40401039) , 863 计划 (2002AA135230) ,中国博士后科学基金资助。作者简介 :汪闽 (1975[立即查看]

  • 【doc】高光谱遥感图像特征提取及分类研究——基于离散余弦变换(DCT)及支撑向量机技术高光谱遥感图像特征提取及分类研究——基于离散余弦变换(DCT)及支撑向量机技术 第24卷第4期 2006年0月 佳木斯大学(自然科学版) JoraofJ[立即查看]

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    2012-03-15

    智能控制与应用支持向量机支持向量机(Spport Vector Machie, SVM)是20世纪90年代统计学中的一种新的学习算法。应用于模式分类问题,是感知器的推广。适应于小样本情况。对于线性可分:SVM建立一个超平面使可分的两类到该平[立即查看]

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    2011-12-14

    机器学习支持向量机( spport vector machie,SVM) 支持向量机( spport vector machie,SVM) OtieOtieSVM的理论基础线性判别函数和判别面最优分类面支持向量机SVM的研究与应用SVM的理[立即查看]

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    2012-12-06

    支持向量机.doc支持向量机是由Vapik领导的AT&TBe实验室研究小组在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术,SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法,主要应用于模式识别领域。由于当时这些研究尚不十分完善,在解决模式识别问题中[立即查看]

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    2017-12-01

    向量计算机向量运算是一种较简单的并行计算,适用面很广,机器实现比较容易,使用也比较方便,因此向量计算机(向量机)获得了迅速发展。TIASC(1972年)和CDCSTAR,100 (1973年)是世界上第一批向量巨型计算机(巨型机)。到198[立即查看]

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    21.5KB
    2017-09-30

    支持向量机算法支持向量机算法 支持向量栅算法 许勇刚/湖州职业技术学院 [摘要]本文介绍统计学习理论中最年轻的分支——支持向量机的算法,主要有:以SVM—ight为代表的块算法,分解算法和在 线训练法,比较了各自的优缺点,并介绍了其它几种算[立即查看]

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    866.5KB
    2017-09-30

    支持向量机原理支持向量机 1 简介 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了。最开始接触SVM是去年暑假的时候,老师要求交《统计学习理论》的报告,那时去网上下了一份入门教程,里面讲的很通俗,当时只是大致了解了一些相关概念。这次斯坦福提供的学[立即查看]

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    612.4KB
    2017-08-02

    关于SVM支持向量机的资料。图像信息处理研究室Images.hft.ed.c支持向量机SpportVectorMachie智能信息处理课程组2014Fa智能信息处理IteigetIformatioProcessig图像信息处理研究室Imag[立即查看]

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    2014-03-13

    SVM最初应用于分类,进行推广后可以用于回归。详细介绍SVM如何用于回归的资料。很难得!3.3 支持向量回归机 SVM本身是针对经典的二分类问题提出的,支持向量回归机(Spport Vector Regressio,SVR)是支持向量在函数[立即查看]

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    2014-04-26

    机器学习 SVM流程图SVM流程求分类函数f(x)=w'x+b遇到的问题最优化条件选择函数距离最近的点,使之最大引入拉格朗日算子,把限制条件和目标函数联系起来引入拉格朗日对偶,把原问题转化为对偶问题算子不可导 引入KKT条件,使原问题的接等[立即查看]

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    5.6MB
    2013-09-27

    向量机经典教程 FCCF20101029_0000021 FCCF20101029_0000022 FCCF20101029_0000023 FCCF20101029_0000024 FCCF20101029_0000025 FCCF201[立即查看]

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    2013-11-16

    我自己用 svm0.pdf svm1.pdf[立即查看]

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    1.2MB
    2012-03-07

    支持向量机SVM入门 SVM入门(一)SVM的八股简介 支持向量机(SpportVectorMachie)是 Cortes 和 Vapik 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[立即查看]

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    2012-03-16

    关于支持向量机SVM的介绍支持向量机SVM(一) 1 简介支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了。最开始接触SVM是去年暑假的时候,老师要求交《统计学习理论》的报告,那时去网上下了一份入门教程,里面讲的很通俗,当时只是大致了解了一些相关概[立即查看]

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    1.2MB
    2012-02-26

    教辅第四章 支持向量机(SVM——Spport Vector Machie)§4-1. 线性分类问题的支持向量机1、 分类问题与机器学习设有两类模式和,是从模式和中抽样得到的训练集,其中、。若属于类,则对应有;若属于类,则对应有;。寻求上的[立即查看]

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    2012-01-07

    支持向量机SVM的MATLAB代码。该工具箱包括了二种分类,二种回归,以及一种一类支持向量机算法(1) Mai_SVC_C.m --- C_SVC二类分类算法(2) Mai_SVC_N.m --- N_SVC二类分类算法(3) Mai_SV[立即查看]

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    1002.5KB
    2011-07-23

    支持向量机支持向量机( spport vector machie,SVM) 支持向量机( spport vector machie,SVM) Wag JimiNov 18, 2005 OtieOtieSVM的理论基础线性判别函数和判别面最优[立即查看]

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    3.0MB
    2011-07-23

    支持向量机浙江大学研究生《人工智能引论》课件浙江大学研究生《人工智能引论》课件徐从富(Cogf X) PhD, Associate Professor Emai: xcogf@zj.ed.cIstitte of Artificia Ite[立即查看]

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    2010-12-02

    智能信息处理技术智能信息处理技术华北电力大学第6章 支持向量机简介第6章 支持向量机简介6.1、引言6.1、引言支持向量机(Spport Vector Machie,简称SVM)是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的机器学习方法,它是建[立即查看]

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    1.9MB
    2011-06-15

    支持向量机指南Sorce: data miig ad kowedge discovery, 1998, 2(2): 121~167 支持向量机指南 1. 绪论 本文是介绍关于在SVMs背后基本思想的广泛指南。著作(Vapik, 1995; [立即查看]

  • 1分
    4
    535.8KB
    2013-01-02

    支持向量机概述/��Ï_Yx‡ö (-‡H)N98ðc'x���’ÔæW¤Cotets1 ///������ÏÏÏ___ (Spport Vector Machie) 11.1 !Ë . . . . . . . . . . . . . . [立即查看]

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