这个 svm 代码是为了分类两个不同的类而编写的。

Javascript矩阵库 旨在涵盖我在javascript中所需的所有向量和矩阵运算 优点： 使用方便 方便的抽象 清除代码 缺点： 很多对象创建 表演技巧很少 注意：默认情况下，向量是列向量。行和列索引从1开始 初始化 let r=3,c=3; let rotMat = Matrix(r,c); //special initializations in Mat function M = Mat.rotx(10); //make a rotation matrix about the x-axis that rotates 10 degrees v = Mat.vec(0,1,2); //make a vector, accepts an arbitrary number of objects M = Mat.rotv(10); //make a rotation matrix ab

1、python程序 2、有数据集 3、迭代数据快

通过改进的机器学习模型，破产预测研究显示出更高的准确性。 本文提出了三种相对较新的基于实际数据的破产预测方法。 结果表明，在方法（支持向量机，带缺失的神经网络，自动编码器）中，具有带缺失的添加层的神经网络的精度最高。 与以前的方法（逻辑回归，遗传算法，归纳学习）进行比较显示出更高的准确性。

SVM light 工具箱(包含window版本和matlab版本) 由美国cornell大学的教授Thorsten Joachims部署 执行SVM二分类 速度明显快于libsvm 下载文件中包含 1.例子(inductive SVM 和 transductive SVM) 2.说明文件 3.源程序

1.注意这里SSA不是麻雀算法 2.python程序 3.有数据集，算法迭代速度快，收敛快

在结合多尺度图像分析和水平集图像分割模型的基础上提出了一种新的多尺度图像分割方法。首先使用引入梯度向量流的全变差方法对图像进行多尺度空间分析，然后使用一种改进的CV模型进行分割。采用变分水平集方法作数值计算，因此该方法能够处理曲线的拓扑变化。实验结果表明该方法是有效的。

该代码把支持向量机中常用的核函数单独拿了出来，对于需要用核函数处理数据的同学大有帮助。

实验报告——SVM手写数字识别实现

1.python语言 2.有数据集，可直接运行 3.此算法计算速度快，收敛快，迭代次数少