matlab源码

Kaggle-EEG：使用机器学习从EEG数据中预测癫痫发作。 KaggleUni墨尔本癫痫发作预测比赛第三名

支持向量机SVM和核函数的matlab程序集

是高级统计学的题，用MATLAB进行运算的代码，里面涉及主成分分析、聚类分析、SVM拟合、SVM分类.

半监督的svm 数据科学分配解决方案。 使用支持向量机作为基础分类器的半监督分类器的实现。 该数据集是在代码中随机生成的。 依存关系： 麻木 斯克莱恩 分类问题 给定数据： 大量未标记的数据 少量标注数据 能够正确标记未标记数据集中任何样本的人类专家，其费用与新标记样本的数量成正比 目标： 降低成本 提高分类器的准确性 解决方案 该解决方案将具有最高置信度的预测标签添加到标签数据集中。 置信度最低的标签表明分类器需要人工专家的帮助。 这些真实的标签将添加到数据集中，并且成本会增加。 人类专家的提示数量不能超过标记样本的初始数量-标记数据的数量只能加倍。 如果准确性为100％，成本达到先前说明的限制或没有将任何样本添加到标记的数据集中，则算法终止。 例子 设置： 数据集：10000个样本，3个类，每个类2个类，3个信息性特征。 最大限度。 迭代次数：100 数据集中未标记数据的

非线性SVM分类器设计，不同核函数下的样本数据分类图，matlab代码简单易懂

由于风电存在着不确定性，风电功率预测对于接入大量风电的电力系统意义重大。为了提高风电功率的预测精度，本文建立了基于经验模式分解法（EMD）与支持向量机（SVM）的复合预测模型。考虑到风力机组的输出有很强的非线性，该模型首先将训练数据按风速大小分成高、中、低3组，然后对各组的风电功率样本序列进行经验模式分解，并建立各个频带分量的支持向量机预测模型，各模型的预测结果等权求和即得到最终的功率预测值。使用风电场现场采集数据的预测结果，验证了该方法的可行性和有效性。

SVM案例（包括数据集）

HOG描述符 在matlab中实现HOG（梯度直方图）特征提取。 此源代码最初来自[1] 我进行了一些更改，以便您可以直接运行hogtest.m进行测试。 HOG描述符的详细说明也可以在以下参考文献中找到。 [2] ; [3] 。

opencv_train_svm 一些使用 HOG HuMoment 特征训练 svm 字符预测器的代码