使用DEAP数据集中记录的EEG信号对情绪进行分类，以使用机器学习算法（如支持向量机和K - 最近邻）实现高精度得分。 1）将数据集存储在文件夹中 - > data/ 2）运行 runFile.py 文件

使用matlab实现贝叶斯向量自回归模型，可用于经济学中的预测

数与数组的点幂 x.^y =[1^4,2^5,3^6]=[1,32,729] x.^2 =[1^2,2^2,3^2]=[1,4,9] 2 .^x = ? .^ 前面留个空格 例：x=[1 2 3]; y=[4 5 6]; 2 .^[x;y]= ? Matlab中的所有 标点符号必须在 英文状态下输入

matlab精度检验代码弹球损失双支持向量聚类（pinTSVC） 这是该论文的实施：M. Tanveer，Tarun Gupta，Miten Shah，以及阿尔茨海默氏病神经影像学倡议组织。 2020年。弹球损失双支持向量聚类。 ACM Trans。 多媒体计算。 公社应用（接受），共23页。 文件说明： readdataset.m：用于在数据集上运行选定算法的主文件。 在path变量中，专门指定包含您要在其上运行算法的数据集的文件夹的路径。 最终结果存储在results.txt文件中，最佳参数存储在parameters.txt文件中。 main_pintsvc.m：选择pintsvc算法的参数和k倍交叉验证的k值。 可以选择参数c（由变量csv1表示），mu（由变量mus表示）和tau（由变量taus表示）用于网格搜索方法。 pintsvc.m：提出的pinTSVC算法的实现。 获取参数c，mu，tau，训练数据和测试数据，并提供获得的准确性和运行时间。 adding_noise.m：在数据集上添加具有不同标准偏差的零均值高斯噪声。 变量rs是指非零高斯噪声的标准偏差。 为了快速重现

SGP 是第一个轨道传播器。 由于 Kozai 在 1959 年所做的一项研究工作，它由 Hilton 和 Kuhlman 于 1966 年开发。它是为靠近地球轨道运行的卫星而设计的，其中包括轨道周期低于 225 分钟的卫星。 该模型假设偏心率低且近地点高度恒定。 SGP4 是由 Ken Cranford 于 1970 年开发的。它是对之前传播器的改进，目的是跟踪此时轨道上越来越多的卫星。 它也用于近地卫星。 SDP4由Hujsak于1979年开发，是适用于深空天体的SGP4传播器。 这包括轨道周期大于 225 分钟的卫星。 对于高于此值的周期，卫星的轨道会受到月球和太阳的干扰，但也会受到 12 和 24 小时轨道周期的一些共振效应的干扰。 SGP8 也用于近地卫星，与 SGP4 传播器类似，但计算方法不同。 然而，它遵循相同的大气和重力效应模型。 SDP8 是适用于深空效应的 SGP8

从位移的合成到向量的加法第二课时.pdf

针对机械智能监测和故障诊断中故障样本缺乏的问题,提出了一种支持向量数据描述和用双谱提取故障特征值相结合的机械故障诊断方法。该方法可以只利用正常状态数据样本来建立单值分类器,判别机器的运行状态。高阶谱能有效地抑制噪声,对不同类型的故障,高阶谱存在明显差异。采用双谱对角切片对原始数据信号进行特征提取,将特征值作为SVDD的输入参数进行分类。运用该方法在滚动轴承的故障诊断中。

《机器学习》课程支持向量机实验，包括详细的jupyter文件和解释，代码均成功运行。 机器学习支持向量机实验内容 一、实验内容 1.1 支持向量机的核函数 1. 了解核函数对 SVM 的影响 2. 绘制不同核函数的决策函数图像 3. 简述引入核函数的目的 1.2 支持向量机的软间隔 1. 了解分离超平面、间隔超平面与支持向量的绘制 2. 调整 C 的值，绘制分离超平面、间隔超平面和支持向量 3. 简述引入软间隔的原因，以及 C 值对 SVM 的影响 1.3 支持向量机的分类任务 1. 使用支持向量机完成 spambase 垃圾邮件分类任务 2. 使用训练集训练模型，计算测试集的精度，查准率，查全率，F1 值 1.4 支持向量机的回归任务 1. 使用支持向量机完成 kaggle 房价预测问题 2. 使用训练集训练模型，计算测试集的 MAE 和 RMSE 要求将结果写入到 markdown 的表格中！ 二、数据介绍 2.1 kaggle 房价预测数据集 文件名：

纯c语言的向量vector实现，实现c++中vector的一些基本的特性和操作，适用于一些只支持c语言的平台上使用vector数据结构，包含测试用例以及函数的使用范例

基于遗传优化支持向量机的软件缺陷预测模型，王男帅，薛静锋，有效的软件缺陷预测能够显著提高软件安全测试的效率，确保软件质量，支持向量机(support vector machine, SVM)具有非线性运算能力，是建立�