基于python的使用HOG与线性SVM作为分类器的目标检测算法设计与实现
2022-05-30 01:00:55
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人工神经网络原理与仿真实例第2版 教学课件 高隽 第4章 支持向量机及其学习算法.ppt
2022-05-29 19:06:47
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向量化编程是现代汇编语言的热点，本文件介绍了向量化基本概念、编译器自动向量化、代码变换向量化、X86 intrinsic代码实例，以及ARM SVE特点等。
2022-05-29 15:20:02
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使用SVM、随机森林及K-NN进行高光谱图像分类，内置Indian_pines、PaviaU、Salinas数据集及其标签
2022-05-28 19:07:04
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人脸图像特征提取matlab代码支持向量机的图像分类
在这里，我训练了支持向量机，线性判别分析和四层前馈神经网络，以对来自CIFAR-10数据集的10个图像类别进行分类，从而以62.7％的SVM实现了最高的准确性。
该实验的关键问题是发现用于降低尺寸的PCA和LDA的非传统组合是否优于单独的LDA或PCA。
此外，在有监督类质心初始化的情况下，我测试是否可以使用聚类方法（k均值和GMM）进行分类。
Matlab要求：
FDA
LDA多类（1.7版）
计算机视觉系统工具箱（8.0版）
神经网络工具箱（11.0版）
统计和机器学习工具箱（版本11.2）
怎么跑
克隆计算机上的存储库，并确保CW2Data.mat与matlab脚本位于同一文件夹中。
按此顺序运行matlab步骤1至8。
介绍
我们提出了CIFAR-10数据集图像的十类监督分类问题。
我们的培训和测试数据分别包含10个类别的1000个样本和100个样本。
图像数据存储在四维矩阵中，其中前两个维表示图像大小（32x32），第三个维是RGB颜色通道，最后一个维索引数据样本。
我们提出的数据挖掘管道首先使用定向梯度直方图（HOG）进
2022-05-28 16:23:07
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【SVM分类】基于粒子群算法优化支持向量机实现葡萄酒数据分类附matlab代码
2022-05-28 16:09:35
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带状划分的矩阵-向量乘法
划分(行带状划分): Pi存放xi和ai,0,ai,1,…,ai,n-1, 并输出yi
算法: 对p=n情形
①每个Pi向其他处理器播送xi(多到多播送)；
②每个Pi计算；
注: 对p
2022-05-28 15:54:54
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分析了几种典型的文本分类算法的特点。其中，支持向量机算法具有最优性能，但处理大量数据时，耗时比较大；K-NN方法与K值的选取有很大关系，而且实时性不够良好；朴素贝叶斯方法在实际应用中可以得到比较好的效果；神经网络方法提供了比较容易的方式预测非线性系统，训练过程很慢，不能适应大数据量的学习。
2022-05-28 15:18:21
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