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基于决策树的快速SVM分类方法
学习SVM 的很好的文档,可以好好交流一下
2023-03-13 08:47:40
485KB
决策树
SVM分类
1
利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码,训练,预测,TTA,模型融合,模型部署,cnn提取特征,svm或者随机森林等进行
利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码,训练,预测,TTA,模型融合,模型部署,cnn提取特征,svm或者随机森林等进行分类,模型蒸馏,一个完整的代码。 实现功能: 基础功能利用pytorch实现图像分类 包含带有warmup的cosine学习率调整 warmup的step学习率优调整 多模型融合预测,加权与投票融合 利用flask + redis实现模型云端api部署(tag v1) c++ libtorch的模型部署 使用tta测试时增强进行预测(tag v1) 添加label smooth的pytorch实现(标签平滑)(tag v1) 添加使用cnn提取特征,并使用SVM,RF,MLP,KNN等分类器进行分类(tag v1)。 可视化特征层。 转载:https://github.com/lxztju/pytorch_classification
2023-03-11 16:54:10
3.03MB
预测模型
图像分类
pytorch
1
基于SVM的石家庄奶茶店选址(数据爬取+清洗+训练模型+效果输出)
全网最细,作者原创 本资源作者进行了为期一个月的闭关写代码,耗费了大量心血,希望对各位同僚有所帮助 包括 1. 通过高德地图对石家庄本地数据,如各类奶茶店、学校、写字楼、地铁站、火车站、公交车站数据的爬取 2. 对数据进行清洗分类 3. 对地区进行网格划分 4. 对网格内各类数据进行统计形成训练数据集 5. 对训练数据集采用严格的机器学习流程进行清洗 6. 基于SVM模型,对地区内网格进行预测 7. 在地图上可视化输出结果 如有问题,各位可以私信我,我将耐心解答 欢迎大家持续关注我的博客!
2023-03-10 11:09:53
890KB
人工智能
机器学习
选址
1
hog特征提取matlab代码-BacteriaImageProcess:这是为了我们的项目:分割细菌图像并确定该图像中的细菌种类
hog特征提取matlab代码BacteriaImageProcess 这是为了我们的项目:分割细菌图像并识别该图像中的细菌种类。 从本质上讲,这是对细菌数据的深度学习应用程序。 我们在matlab中实现了卷积RBM,以完成我们的任务。 cdbn-github是使用卷积RBM进行无监督特征学习的代码,我们使用GMM / BMM进行初始化,这可以缩短训练过程。 在特征提取之后,我们利用liblinear工具箱进行监督分类。 我们项目的第一部分在cdbn文件夹中,在其中展开了所有代码,包括我编写的CRBM代码。 编写GMM来初始化第一层,使用BMM来进行第二层的初始化。 (请注意,初始化非常重要,有关更多详细信息,请参阅Sohn等人的论文:“有效学习稀疏,分布式,卷积特征表示以进行对象识别。” Aslo,要训练卷积深度信念网络,您可以进行分层预训练,这意味着首先训练第一层,训练后冻结第一层的参数,然后训练第二层....) 在第二部分中,我们尝试识别此图像中的细菌种类,因此我们手动标记前景斑块,并将其标记为17类,因为一些毗邻的斑块涉及物种和背景,因此我们也将它们考虑在内,因此,共有18个课
2023-03-09 23:36:17
51.81MB
系统开源
1
灰度共生矩阵提取结肠癌图像特征,利用SVM分类
我自己实现的灰度共生矩阵提取结肠癌图像特征,并利用计算机辅助诊断的方法SVM分类Matlab代码。 我自己实现的灰度共生矩阵提取结肠癌图像特征,并利用计算机辅助诊断的方法SVM分类Matlab代码。
2023-03-09 21:45:48
2KB
灰度共生矩阵
SVM
结肠癌
1
python实现SVM支持向量机
svm支持向量机python代码,代码有详细的注释,排版整洁,没有使用sklearn相关库,从底层实现SVM算法。
2023-03-09 20:25:42
14KB
支持向量机
SVM
python
机器学习
1
基于布谷鸟搜索算法的SVM调参优化1
1引言据美国疾病控制预防中心的数据,现在美国 1/7 的成年人患有糖尿病。到2050 年,这个比例将会快速增长至高达 1/3。我们在 UCL 机器学习数据库里一
2023-03-09 17:57:07
502KB
支持向量机
1
svm多分类的java源码
花了好长时间写的svm多分类 具体的使用在百度上 这个辛苦分应该给的吧 谢谢啦 花了好长时间写的svm多分类 具体的使用在百度上 这个辛苦分应该给的吧 谢谢啦
2023-03-09 10:06:02
11.87MB
svm
多分类的源码
1
点焊接头抗剪强度的SVM回归预测 (2008年)
通过对同步采集的点焊焊接过程动态电阻、电极位移信号的特征分析,提取出若干特征参量,依据所提取特征参量与焊点接头抗剪强度之间的相关性分析结果,选取相关系数较大的6个特征参量建立数据集作为SVM的输入,分别利用线兴函数、多项式核函数、RBF核函数实现监测参量与焊点强度之间的映射.采用交叉有效性检验对不同核函数下预测结果进行比较,结果表明,RBF核函数支持向量机各项预测误差最小,有较好的应用前景.
2023-03-08 16:57:06
337KB
自然科学
论文
1
incremental SVM
Incremental SVM 可实现SVM的在线学习功能
2023-03-08 16:02:06
194KB
svm
增量式
1
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