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搜索资源列表

  1. KICA的详细代码，包含高斯核，多项式核

  2. KICA的详细代码，包含高斯核，多项式核等多种核函数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-10-26
    • 文件大小：82kb
    • 提供者：mxiaoping

  1. 基于混合核函数的自组织神经网络遥感图像分类

  2. 自组织神经网络SOM作为一种无监督学习的竞争式网络，已经得到了广泛的应用，它通过对输入信号的竞争学习， 将样本划为不同的类别，但其分类效果常很难令人满意。提出了一种基于混合核函数的SOM神经网络改进方法，并和传统 的SOM网络进行了对比，Iris数据和Wine数据的分类实验表明，该方法可以明显改进SOM网络的分类效果。然后对某地 Landsat卫星遥感图像数据进行分类实验，实验结果表明，与传统的SOM网络、基于多项式核的SOM网络以及基于RBF核的 SOM网络相比较，基于混合核函数的SOM神经

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-09-29
    • 文件大小：404kb
    • 提供者：jason19821201

  1. 机器学习-核函数讲义

  2. 详细的机器学习理论的核方法讲义，包括mercer核、正定核、多项式等核函数

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-12-10
    • 文件大小：757kb
    • 提供者：u010799428

  1. 支持向量机

  2. 关于支持向量机里面讲核函数的，介绍了线性核函数、高斯核函数、及多项式核函数等。还介绍了核函数的判定以及Mercer定理

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-02-19
    • 文件大小：130kb
    • 提供者：u013660393

  1. 模式识别鼠标输入样本分类器matlab程序

  2. 人机界面，具有输入功能，自动分类功能以及结果表示功能。鼠标点击输入样本点。对于线性可分和不可分均可分类。SVM，软间隔SVM与多项式核函数处理.里面有程序说明

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-06-15
    • 文件大小：277kb
    • 提供者：tk606

  1. 稀疏贝叶斯模型相关向量机

  2. 相关向量机的MATLAB代码，经过验证是正确的，很实用 推荐相关向量机（Relevance vector machine,简称RVM）是Tipping在2001年在贝叶斯框架的基础上提出的，它有着与支持向量机（Support vector machine,简称SVM）一样的函数形式，与SVM一样基于核函数映射将低维空间非线性问题转化为高维空间的线性问题。 RVM原理步骤 RVM通过最大化后验概率（MAP）求解相关向量的权重。对于给定的训练样本集{tn,xn}，类似于SVM , RVM 的模型输

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2015-08-27
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：lhyzguolei

  1. 基于最小二乘支持向量机的图像边缘检测研究

  2. 　本文研究了基于最小二乘支持向量机(LS 2SVM )的图像边缘检测技术,利用LS 2SVM 对图像像素 邻域的灰度值进行曲面拟合,通过采用多项式核函数、高斯核函数推导出图像的梯度和零交叉算子,并结合梯度 算子和零交叉算子实现了图像边缘定位. 通过实验获取了不同核函数的最佳卷积核的大小,同时采用遗传算法对 不同核函数的参数进行寻优以获得最佳的边缘检测性能. 通过与Canny方法的实验比较,验证了本文提出的边缘 检测方法是有效的.

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2017-03-05
    • 文件大小：674kb
    • 提供者：luckygemstone

  1. 核Fisher判别分析法（多分类gda）

  2. 多分类核Fisher判别分析法，里面我给了一个例子，用的是鸢尾花数据集，四维三类，降到二维，核函数有高斯核，线性核，多项式核等，需要自取

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-04-09
    • 文件大小：39kb
    • 提供者：danpianji666dan

  1. 支持向量机svm

  2. English: libsvm_options: -s svm_type : set type of SVM (default 0) 0 -- C-SVC 1 -- nu-SVC 2 -- one-class SVM 3 -- epsilon-SVR 4 -- nu-SVR -t kernel_type : set type of kernel function (default 2) 0 -- linear: u'*v 1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-07-07
    • 文件大小：240kb
    • 提供者：qq_38684480

  1. 核函数相关论文多项式核函数SVM快速分类算法，核函数的概念等方面

  2. 几篇关于核函数的论文，希望对大家有帮助，有关于分类的，回归的，多项式核函数SVM快速分类算法，核函数的概念_性质及其应用，关于核函数选取的方法，关于统计学习理论与支持向量机，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-27
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：liht1208

  1. 多种核函数的SVM分类器matlab程序

  2. 该代码包括了SVM的多核核函数的分类实现和可视化展示。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-02
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：qq_24803925

  1. 信号估计中的核回归方法

  2. 信号估计中的核回归方法 万 青, 谢勤岚核回归方法是比较常用的一种非参数估计方法。 讨论了核回归方法在一维信号估计中的理论与应用, 实验比 较了高斯核函数的平滑参数 h 及多项式阶数 N 对估计效果的影响。结果是在相同阶数 N 下, 较小的 h 使所有的估计点都收敛 到观察值, 反之则是一个 N 阶多项式拟合。在相同 h 下, 阶数 N 越大, 误差越小, 计算量也较大, 但重构效果的提升并不明显。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-13
    • 文件大小：393kb
    • 提供者：qq_18937049

  1. 最新的COMPASS数据对极化parton分布和结构函数的影响

  2. 我们从固定风味数方案中的自旋结构函数实验数据中进行了极化parton分布函数（PPDF）的新提取。 在此分析中，我们包括了COMPASS协作获得的最新质子和氘核自旋结构功能。 我们检查了新的COMPASS质子和氘核数据对极化的Parton密度的影响，并与我们先前的研究（KATAO PPDFs）的结果进行了比较，后者使用雅可比多项式方法。 我们发现所提取的质子，中子和氘核结构函数的PPDF与实验数据非常吻合。 提取的PPDF的结果也与文献中可用的理论模型进行了比较。

  3. 所属分类：其它

  1. 交叉核的异常尺寸

  2. 在本说明中，我们考虑了提取因交叉通道中的主操作员及其后代的交换而引起的CFT数据校正的问题。 我们展示了如何从交叉核中系统地提取自旋分析中的那些校正。 为此，我们强调了以下各项之间的联系：威尔逊多项式（考虑最近arXiv：1804.09334中给出的交叉核时自然出现），共形部分波展开中的谱积分和威尔逊函数。 使用此连接，当4pt相关函数中的外部算子具有自旋J 1-J 2-0-0时，特别是OJ 1 OJ 2类型的双捻算子的反常维，我们确定OPE数据的闭合形式表达式。 n，ℓ维ℓ维{\ left

  3. 所属分类：其它

  1. 高斯核函数与多项式核函数的比较

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-09-20
    • 文件大小：13kb
    • 提供者：jellyfish0507

  1. 人工冻土单轴抗压强度GA-SVM预测模型

  2. 为了预计冻结法凿井中井壁结构设计中的人工冻土单轴抗压强度,利用支持向量机在处理小样本分类学习的独到优越性及遗传算法全局并行搜索优化的特点,结合影响人工冻土单轴抗压强度因素,提出了人工冻土单轴抗压强度不同核函数的遗传支持向量机计算模型,并运用该模型预计了两淮地区第四系人工冻土单轴抗压强度。结果表明,多项式核函数的遗传支持向量机模型较高斯径向基核函数及Sigmoid核函数的遗传支持向量机模型较准确地预计人工冻土单轴抗压强度。该模型为人工冻土单轴抗压强度的预计提供了一条新途径。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-26
    • 文件大小：630kb
    • 提供者：weixin_38520192

  1. 具有混合核函数的SAR图像语义自适应分层多项式潜在模型。

  2. 具有混合核函数的SAR图像语义自适应分层多项式潜在模型。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于邻域互信息的核方法高光谱数据分类

  2. 在支持向量机的框架下，提出了一种基于邻域互信息的高光谱数据分类新方法。 该算法根据它们所包含的有用信息的数量将权重分配给内核函数中的不同频段，这使得具有更多有用信息的频段在分类中扮演着更重要的角色。 我们的研究表明，相邻频带之间具有更大互信息的频带包含更多有用信息，因此，我们将每个频带及其相邻频带的互信息用作所提出的核方法的权重。 实验结果表明，对于基于多项式和径向基函数的支持向量机，引入提出的核函数后，平均精度提高了1.2％以上，而无需使用任何参考图或增加了更多的计算时间。 ？ 天津工业大学和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：155kb
    • 提供者：weixin_38558659

  1. 一种混合核函数SVM建模方法及其应用

  2. 为了提高模型的泛化能力和精度,提出了一种基于混合核函数的支持向量机(SVM)建模方法。所提出的混合核函数由径向基函数和多项式函数加权组合而成,克服了支持向量机模型中单个核函数的局限性。并利用量子粒子群算法(QPS0)对惩罚系数、核参数以及混合权重系数进行综合寻优,求取最优化参数组合,从而提高模型的精度。采用锌湿法冶炼净化过程现场数据对建模的方法进行了测试,结果表明,所提出的混合核函数支持向量机模型具有较好的泛化性能和预测精度,预测结果满足现场工艺生产的要求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：300kb
    • 提供者：weixin_38599545

  1. 基于单核和组合核函数在垃圾邮件过滤中的比较应用

  2. 大多数文本为高维且线性不可分。针对中文邮件，首先阐述了邮件预处理的相关方法，利用TF-TDF将邮件向量化。分析了多种常用核函数在SVM中应用于垃圾邮件过滤。阐述了全局核函数和局部核函数的特点，主要针对全局核函数-多项式（Poly）核函数和局部核函数-径向基核（RBF）函数在垃圾邮件分类的准确性做了比较，综合分析后组合两种核函数。实验证明，组合核函数在性能上优于单个核函数，具有较好的学习能力和泛化能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：493kb
    • 提供者：weixin_38660731
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