基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
输入多个特征，分四类。
基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
输入多个特征，分四类。
基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
输入多个特征，分四类。
2022-12-19 20:27:28
119KB
python分别实现基于神经网络、线性回归、SVM方法预测学生成绩源码+数据集.zip
【完成的任务】
根据提供一组包含学生成绩与校园卡消费记录的数据。我对数据进行预处理后，分别采用神经网络、线性回归和SVM方法对学生学习成绩进行了回归。准确率为78%。
结果表明，学生经常去图书馆自习、每天在食堂吃饭不超过16块且前3学期学习成绩达到优秀的学生，在第4学期很可能再次达到优秀。该结果只针对次数据集。
2022-12-19 18:26:15
12.19MB
基于相空间重构(PSR)和支持向量机(SVM)算法本文提出了一种利用单一变量进行化工过程故障诊断的方法。首先进行变量筛选，然后对筛选出的关键变量进行相空间重构，再利用SVM对重构后的数据进行故障分类。通过对TE(Tennessee Eastman)过程几类故障进行仿真测试，结果表明在单一故障和多故障情况下，本方法均可实现化工过程的单变量故障诊断；与传统SVM方法相比，相空间重构可有效提高诊断正确率。此方法可为建立简单而有效的单变量故障诊断系统提供理论依据。
2022-12-17 22:00:18
267KB
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Support_Vecor_Machine_Implementation
借助梯度下降算法实现svm实现，以减少错误函数，仅使用numpy和matplotlib来实现它。
2022-12-17 20:35:16
2KB
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比较了现今应用比较广泛的3种支持向量机( SVM)参数优化方法. 具体分析了网格法、遗传算法和粒子群算 法在 SVM参数优化方面的性能以及优缺点,提出了一种改进的网格法. 先在较大范围内进行搜索,在得到的优化结果 附近区域再进行精确搜索. 实验表明改进的网格搜索法耗时短,更适用于有时间要求的说话人识别应用中.
2022-12-16 13:52:49
422KB
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机器学习 深度学习 人工智能代码（python）用SVM实现人脸识别 附带结果
2022-12-14 21:05:41
290KB
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统计学期末课程作业_python自定义实现CNN_KNN_NN_SVM网络模型源码+说明文件.zip
【CNN实现】
cnn1.py: LeNet+ReLU;
cnn2.py: 在cnn1的基础上加宽全连接层;
cnn3.py: 在cnn2的基础上修改卷积核;
cnn4.py: 在cnn3的基础上修改卷积核;
cnn5.py: 在cnn4的基础上加宽全连接层;
cnn6.py: 在cnn3的基础上加宽全连接层;
cnn7.py: 在cnn6的基础上加宽全连接层;
cnn8.py: 在cnn6的基础上加入Dropout层;
等等
【KNN实现】
knn.py: 标准KNN,k=1,3,5,7,9;
【NN实现】
nn1.py: 784-800-15 (修改激活函数);
nn2.py: 784-2500-2000-1500-1000-500-15 (修改激活函数);
nn3.py: 在nn2的基础上修改数据预处理方式;
【SVM】
svm.py: 核函数(linear,rbf,poly,sigmoid);
另包含【运行指南】和【最终选择模型】
2022-12-14 16:26:40
509.6MB