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搜索资源列表

  1. 基于SVM多分类的教学质量评价研究

  2. 1 、结合目前教学质量评价研究现状，利用 SVM 在小样本情况下数据处理的优势，结合教育部的评估体系提出了一个基于SVM 的教学质量评价模型。 2 、将 SVM 多分类应用在教学保障体系的 wEB 系统中，提高了系统对评价数据处理的客观性。 3 、从 Web 系统中读取数据，并通过 SVM Train 进行训练，验证获得的训练结果是较好的，将训练好的参数和支持向量进行保存，并对新的数据进行评价。

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2011-04-18
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：NNTPVC

  1. SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别

  2. SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-25
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：pp07051230

  1. SVM数据挖掘_数据分类_+实验报告

  2. SVM数据挖掘_数据分类_分类+实验报告

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-12-20
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：wangjian8855

  1. svm 用于分类

  2. 将svm用于分类 直接输入数据即可 里面含有数据归一化

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2012-02-28
    • 文件大小：37kb
    • 提供者：wxf19890102

  1. BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类源码

  2. 《MATLAB 神经网络30个案例分析》中的一个程序和数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-04-07
    • 文件大小：367kb
    • 提供者：mytianfu

  1. SVM神经网络的数据分类预测

  2. MATLAB案例：SVM神经网络的数据分类预测

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2015-05-11
    • 文件大小：38kb
    • 提供者：huangfu00

  1. 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别

  2. matlab程序，基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别，里面一个.m文件，一个.mat数据集，直接可以使用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-06-23
    • 文件大小：7kb
    • 提供者：zjccoder

  1. SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别

  2. SVM的数据分类预测—意大利葡萄酒种类识别的matlab源程序与数据 - SVM prediction data classification - Italian Wine type recognition matlab source code and data

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-07-16
    • 文件大小：38kb
    • 提供者：u014640165

  1. SVM多分类代码

  2. svm多分类代码，包括一对多和一对一两种多分类策略，内含数据集，代码可以直接运行，对了解多分类绝对大有帮助。

  3. 所属分类：教育

  1. MATLAB环境下用SVM对数据进行二折分类

  2. 该数据集根据EEG 脑电仪检测的数据对眼睛状态进行分类。眼 睛有两种状态（类别），分别是睁眼 （eye-open ）和闭眼 （eye-closed）。该数据集共有14980 条数据，每条数据包含 15 项内容：第1 项~第14 项是特征值，第15 项是类别标号（分别 是0 和1，其中：0 代表睁眼，1 代表闭眼）。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-04-21
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：baidu_36416285

  1. 使用SVM做分类

  2. 提供一个cvs自制的数据集，使用核函数对它进行非线性的分类。且能预测。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-11-26
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：qq_37879432

  1. 高维数据分类方法研究

  2. 在对高维度数据进行模式分类时,能否有效进行降维是一个关键问题。提出了一种结合高斯过程潜变量模型(GPLVM)和支持向量机(SVM)的阶梯跳跃降维分类框架方法,能有效的降低样本数据维数,同时提高分类器性能。利用GPLVM实现数据的平滑映射,对输入样本进行非线性降维后,根据SVM的分类校验结果进行下一步降维迭代操作;计算新的阶梯维数,根据反馈动态调整降维输入数据。利用该方法对UCI上的数据集进行分类,仿真结果验证了方法的有效性。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-06-16
    • 文件大小：906kb
    • 提供者：qq_28339273

  1. SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别

  2. 本代码主要利用MATLAB工具进行SVM神经网络的数据分类预测的仿真，实现葡萄酒种类识别的模拟

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-19
    • 文件大小：38kb
    • 提供者：qq_42006303

  1. 一种SVM多分类算法

  2. 为了使用支持向量机(SVM)算法进行多类分类，在SVM二分类基础上，提出使用排序算法中冒泡排序的思想进行SVM多类别数据分类。使用该方法在选取的UCI数据集进行实验，结果表明，在保证较高正确率的情况下，相对传统一对一的多分类方法，该方法较大幅地减少了分类时间，是一种应用性较强的SVM多类分类方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：365kb
    • 提供者：weixin_38576811

  1. 一种用于非平衡数据分类的集成学习模型

  2. 针对非平衡数据分类问题,提出了一种改进的SVM-KNN分类算法,在此基础上设计了一种集成学习模型。该模型采用限数采样方法对多数类样本进行分割,将分割后的多数类子簇与少数类样本重新组合,利用改进的SVM-KNN分别训练,得到多个基本分类器,对各个基本分类器进行组合。采用该模型对UCI数据集进行实验,结果显示该模型对于非平衡数据分类有较好的效果。

  3. 所属分类：其它

  1. 具有抗噪凸包的快速鲁棒支持向量机及其在大规模ncRNA数据分类中的应用

  2. 支持向量机（SVM）通过在非编码RNA（ncRNA）数据中的应用获得成功的分类性能。 随着ncRNA序列种类和大小的Swift增加，已经开发了几种基于数据分布和轮廓信息的快速SVM方法来减少其时间复杂性。 但是，它们对噪声和班级不平衡问题都很敏感。 本文提出了一种具有抗噪声凸包的快速，强大的支持向量机，用于大规模ncRNA数据分类（称为FRSVM-ANCH）。 FRSVM-ANCH丢弃特征空间中的异常值，并获得不同类别的凸包。 然后，将凸包作为训练数据及其权重用于训练SVM。 由于对噪声的敏感性

  3. 所属分类：其它

  1. ML-SVM-二进制分类器-源码

  2. ML-SVM-二进制分类器 该程序利用scikit-learn强大的支持向量机类型库，对大小和形状各异的三个独立数据集上的数据进行分类。 有关数据可视化，请参见主.ipynb文件。 文件：/ data：三个单独的数据集，每个数据集分为两类。 main_SVM.ipynb：在jupyter notebok中使用python进行可视化的主文件。 使用scikit学习来实现支持向量机的几种不同的内核类型，以尝试对每个数据集进行分类。 跑步： 由于这是一个jupyter笔记本，因此无需运行即可查

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：207kb
    • 提供者：weixin_42131601

  1. 基于互信息波段选择和经验模态分解的高精度高光谱数据分类

  2. 在遥感数据处理研究中，高维高光谱数据的冗余信息和噪声严重影响高光谱数据的分类精度，针对此问题提出基于互信息波段选择和经验模态分解的高精度高光谱数据分类算法(MI-EMD-SVM)。分别采用基于互信息波段选择方法和经验模态分解实现对高光谱数据的冗余信息处理和特征提取，并获得处理后的高光谱数据X″。采用支持向量机分类算法对处理后的高光谱数据X″进行分类实验。仿真实验结果证实MI-EMD-SVM算法不仅提高高光谱数据分类精度，同时还减少支持向量数目，提高高光谱数据分类速度。

  3. 所属分类：其它

  1. PCA-SVM模式分类方法在心电信号分析中的应用

  2. 为了给医生在心血管疾病诊断方面提供更精确的参考依据，提高心血管疾病诊断效率，提出了一种基于PCA-SVM模式分类的心电信号分析方法。通过对麻省理工心率失常数据库中8类心搏心电数据分别运用支持向量机以及PCA-SVM模式分类方法进行分析处理，比较最终的分类准确率。发现当支持向量机选择线性核函数时，SVM的分类准确率为97.812 5%，PCA-SVM的分类准确率为99.0625%，PCA-SVM相对于SVM的分类准确率更高，能够满足心血管疾病临床诊断需求。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于偏二叉树SVM多分类算法的应用层DDoS检测方法

  2. 针对基于流量特征的应用层DDoS检测方法侧重于检测持续型应用层DDoS攻击，而忽略检测上升型与脉冲型应用层 DDoS 攻击的问题，提出一种综合检测多类型应用层 DDoS 攻击的方法。首先通过 Hash函数及开放定址防碰撞方法，对多周期内不同源IP地址建立索引，进而实现HTTP GET数的快速统计功能，以支持对刻画数据规模、流量趋势及源 IP 地址分布差异所需特征参数的实时计算；然后采用偏二叉树结构组合SVM分类器分层训练特征参数，并结合遍历与反馈学习的方法，提出基于偏二叉树SVM多分类算法的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：892kb
    • 提供者：weixin_38605801
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