svm工具箱matlab代码SimpleMKL 工具箱 描述 这个包是一组实现 SimpleMKL 算法的 Matlab 脚本。 相关论文是ICML 2007论文和题为SimpleMKL的论文 提供此代码是为了结果可重复性。 大多数脚本都带有在线 matlab 帮助文档，并提供了一些演示脚本。 演示脚本是 exmklclass.m exmklreg.m exmklmulticlass.m exmklls 磁盘 在这些演示脚本中，您可以将示例中给出的 3 维 Gram 矩阵替换为一些临时矩阵，并获得不错的结果！ :) 将（希望）尽快提供更详细的文档。 特征 MKL二元分类SVM MKL SVM 回归 一对一和一对一 MKL SVM 大规模二元分类 MKL SVM 内存要求较低的内核实现 这是来自 Matlab 1.0 版

概括介绍了近年来倍受瞩目的一种新的计算机学习方法——支持向量机(Support Vector Machines,简称SVM)方法,这一方法具有坚实的理论基础和出色的应用效果;并分析了SVM方法与 模糊系统的关系,对这两种方法的交互促进和发展提出了看法。

具有图形操作界面的支持向量机多类分类实验系统.全部用Matlab实现GUI_PR_SVM

Python机器学习 通用机器学习算法的Python代码

SVM、BP神经网络、随机森林matlab代码

【优化预测】鲸鱼算法优化SVM预测【含Matlab源码 1377期】.zip

Accurate evaluation of bradykinesia plays a crucial role in the diagnosis and therapy effect of Parkinson's disease. However, the subjective assessment shows low consistency among different evaluators, and the objective sensor-based methods cannot accurately distinguish patients with different grades of the 5-point clinical bradykinesia ratings. In this paper, an objective scoring method based on axis-angle representation and multi-class support vector machine (SVM) classi_er was employed to est

SVM支持向量机论文阅读 内容比较简单，传到这里用来保存一下文件

传统的支持向量机(SVM)算法在数据不均衡的情况下,分类效果很不理想。为了提高SVM算法在不均衡数据集下的分类性能,提出随机下采样与SMOTE算法结合的不均衡分类方法。该方法首先利用随机下采样对多数类样本进行采样,去除样本中大量重叠的冗余样本,使得在减少数据的同时保留更多有用信息;而对少数类样本则是利用SMOTE算法进行过采样。实验部分将其应用在UCI数据集中并同其他采样算法比较,结果表明文中算法不但能有效提高SVM算法在不均衡数据中少数类的分类性能,而且总体分类性能也有所提高。

贷款违约数据集含有 年龄、教育、工龄、地址、收入、负债率、信用卡负债、其他负债以及违约情况的字段。通过各特征来判断用户的违约情况。用到的技术模型如下 逻辑回归 面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN） 一种基本的分类和回归方法，是监督学习方法里的一种常用方法。k近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例类别，通过多数表决等方式进行预测。 决策树 一种基于树结构来进行决策的分类算法，我们希望从给定的训练数据集学得一个模型（即决策树），用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果，一旦模型构建成功，对新样本的分类效率也相当高。 SVM(Support Vector Machine) 中文名为支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 模型评估 可以根据混淆矩阵。得到其Accuracy准确率以及F1 score