使用混合特征减少方法的 SVM 分类器进行高光谱图像分类 (mRMR-PCA)，简单易懂

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词向量表示学习 02

支持向量机的简单理论推导。支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。 SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险，是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。

针对目前开采沉陷预计方法的种种缺陷,提出了一种新的预计方法。将果蝇优化算法(FOA)与支持向量机(SVM)相结合,建立FOA-SVM预测模型。选取煤层倾角、采厚、平均采深等参数作为模型的输入参数,最大下沉量作为模型的输出参数。选取训练集样本,应用FOA对SVM的参数进行寻优,确定最佳的SVM参数。采用预测集样本对该预测模型进行检验,同时将该模型预测性能与其他预测模型进行对比分析。结果表明:与GA-SVM模型、PSO-SVM模型和神经网络预测模型相比,该模型具有更高的预测能力和泛化能力,可以较好地实现对开采沉陷的预测。

vector 是向量类型，它可以容纳许多类型的数据，如若干个整数，所以称其为容器。vector 是C++ STL的一个重要成员，使用它时需要包含头文件： 代码如下:#include; 一、vector 的初始化：可以有五种方式,举例说明如下： （1） vector a(10); //定义了10个整型元素的向量（尖括号中为元素类型名，它可以是任何合法的数据类型），但没有给出初值，其值是不确定的。（2）vector a(10,1); //定义了10个整型元素的向量,且给出每个元素的初值为1（3）vector a(b); //用b向量来创建a向量，整体复

matrixStats：R包：适用于矩阵的行和列（以及向量）的方法

基于Matlab GUI的心电分类界面设计系统代表了可以展示中值滤波等方法，还可以展示特征提取的方法，展示BP,SVM的分类展示系统，还能展示,p.t等采取bp.svm算法的技术研究