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基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的分类特征选择算法，matlab代码，输出为选择的特征序号。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

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web前端页面通过BrowserPrint API连接斑马打印机进行RFID条形码贴纸打印 该资源提供了一个vue混入，通过混入提供一个可直接使用的方法执行打印。 在现代物流、仓储和零售行业中，RFID和二维码技术发挥着至关重要的作用。这些技术不仅提高了效率，还增强了追踪和管理的能力。本文将介绍如何使用JavaScript和斑马打印机的BrowserPrint API来打印RFID二维码贴纸。 通过使用JavaScript和BrowserPrint API，开发者可以轻松地将斑马打印机集成到Web应用中，实现从浏览器直接控制打印任务。这种方法简化了传统打印解决方案的复杂性，使得在任何支持JavaScript的平台上都可以实现高效、灵活的打印操作。

现在使用笔记本电脑的人很多，但是打印机往往装在台上机上，但是又想打印文件，现在教你一个方法，或许可以解决你的网络打印难题，记得是不同网段的。

网络文本情感分析方法主要分为两大途径，无监督情感分析方法和有监督情感分析方法[2]。在2002年PANG等学者首次采用电影评论数据建立了使用机器学习的有监督情感分类方法。他分别使用了支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)、最大熵(ME)分类器，二情感分类特征主要采用情感词频[3]。实验表明基于机器学习的有监督分类结果准确率要高于基于传统的无监督方法。文献[4]也提出了一种结合SVM和NB分类器的新模型（NBSVM），这种新的模型在多个数据集都取得了很好的分类效果。有监督网络评论情感分类方法是基于标注训练集语料来进行评论分类的，而标注的语料具有领域依赖性，因此有监督网络评论情感分类效果的好坏与文本领域有直接的关系。在一个领域标注的训练集训练的分类器很可能在另一个领域分类效果并不好。所以，有监督情感分类方法需要在不同领域标注大量不同的训练集，才能取得比较好的分类效果。但是，在众多领域都标注大量训练集是一项十分困难的事情，需要消耗大量的人力物力，已经成为有监督情感分类的瓶颈。

支持向量机 SVM 本人已经阅读完，很不错！