Suppot-Vector-Machine-IRIS:使用SVM对IRIS数据集进行实验

/* 编写一段程序，比较两个数组是否相等，再写一个程序比较两个vector是否相等 */

早期的癌症预测非常重要，因为患者可以准备应对它。 有几种机器学习模型可以通过识别高风险的独立样本来帮助预测癌症，从而简化癌症试验的设计和规划。 这些模型使用生物标志物（例如年龄，更年期，肿瘤大小，肿瘤，乳房，乳房四分之一尺度）来预测乳腺癌。 但是，这些模型的主要缺点是后期预测以及准确性低。 因此，在这里介绍一种使用基因表达谱（基因组数据）来早期预测乳腺癌的系统。 该模型是使用不同的机器学习算法构建的，例如高度通用的支持向量机（SVM），朴素贝叶斯定理，决策树和最近邻居方法，可使用基因表达谱预测乳腺癌。

操作方法简单，可以有效地将位图转化成矢量图，还可以保存AI格式

人工智能导论：A2.2-Support Vector Machines-I

人工智能导论：A2.3-Support Vector Machines II--Kernel

现在汽车行业用vector的工具进行自动测试，但是该自动测试模板很少，本案例是分享CAPL脚本自动化测试的模板，和自动控制测试步骤的XML模板，使用过程可以通过本人分享的文档来实现工程的建立到自动测试的完成。通过CAPL脚本+XML控制测试步骤，实现自动测试，生成测试报告。

Vector产品手册电子版

压缩感知或稀疏编码是学习数据的稀疏表示。 最简单的方法是使用带有 L1 正则化的线性回归。 虽然这个包为稀疏编码问题提供了贝叶斯处理。 它使用变分贝叶斯来训练模型。 稀疏编码问题被建模为具有稀疏先验（自动相关性确定，ARD）的线性回归，也称为相关向量机（RVM）。 优点是可以自动进行模型选择。 因此，无需手动指定正则化参数（从数据中学习），可以获得更好的稀疏恢复。 请运行包中的演示脚本试一试。

一个非常强大的位图转矢量软件，刚csdn上下载了个弹出有木马就删除了，特此上传个安全的供大家下载。