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支持向量机算法简单实现和评估。基于tensorflow框架实现

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lda分类代码matlab 机器学习的统计方法：  通过应用线性和非线性分类方法，建立了由太阳黑子指数数据中心 (SIDC) 提供的数据的仿射模型。 目标是建立一个模型，以便根据之前的观测结果找到预测太阳黑子数量的映射。  使用支持向量机 (SVM) 对来自斯隆数字巡天的数据进行二元分类。  对著名的 UCI 基准存储库中的可用训练数据进行主成分分析（Frank 和 Asuncion，2010 年）。 对相同的训练数据进行 3 均值聚类。 使用判别分析 (LDA) 和最近邻分类对 3 个图像类进行分类。 为了运行，我们需要以下文件： 代码的结构使得我们可以运行一个主文件来重现报告中显示的所有结果。 这个主文件是 Exam ，它调用以下所有文件： 第一种情况的数据集：sunspotsTestStatML.dt、sunspotsTrainStatML.dt 第二种情况的数据集：quasarsStarsStatMLTest.dt,quasarsStarsStatMLTrain.dt 第三个案例的数据集：seedTest.dt、seedsTrain.dt 用于第一种情况的创建的 Matl

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神经网络图像分类代码（可直接运行）