利用遗传基因算法对SVM-RFE算法进行优化，从而获取更优异的特征，提高检测率，该算法的SVMtrain利用matlab自带的函数
2022-02-21 09:15:37
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使用python对51job的招聘信息进行爬虫，使用python对职位信息输出词云，词频统计图，使用jieba库进行分词，然后使用gensim的word2vec进行词向量训练，然后使用sklearn的k-means算法进行聚类。压缩包内有代码，数据，简单的小论文文档，代码来源于网络，论文自己写的，水平一般。代码在anaconda的spyder开发环境可以正常运行。
2022-02-19 21:55:10
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研究网络流量预测精度问题, 网络流量受多种因素的综合影响, 其变化具有周期性、非线性和随机性等特点, 将ARIMA模型和SVM模型相结合建立一种网络流量预测模型。采用ARIMA预测网络流量周期性和线性变化趋势; 然后采用SVM对网络流量非线性和随机性趋势进行拟合; 最后将两者结果再次输入SVM进行融合, 得到网络流量最终预测结果。采用具体网络流量数据对模型性能进行测试, 仿真结果表明, ARIMA-SVM提高了网络流量预测精度, 降低了预测误差, 能更全面刻画网络流量变化规律。
2022-02-18 19:52:33
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讲述基于向量和矩阵的求导过程。讲述向量函数Jacobian标准形式。罗列出求导公式，广泛应用于机器学习算法。
2022-02-17 21:00:30
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X = rmvnrnd(MU,SIG,N,A,B) 在 N×P 矩阵 X a 中返回从 P 维多元正态中抽取的随机样本均值 MU 和协方差 SIG 截断为 a 的分布由不等式 Ax<=B 定义的超平面界定的区域。 [X,RHO,NAR,NGIBBS] = rmvnrnd(MU,SIG,N,A,B) 返回算法接受-拒绝部分的接受率 RHO （见下文），由生成的返回样本的数量 NAR 接受-拒绝算法，以及返回的 NGIBBS 数算法的 Gibbs 采样器部分。 rmvnrnd(MU,SIG,N,A,B,RHOTHR) 设置可接受的最小值算法接受-拒绝部分的接受率到 RHOTHR。 默认值是经验确定的值2.9e-4。
2022-02-17 17:06:57
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【预测模型】基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现预测附matlab源码2
2022-02-17 16:15:13
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基于Word2vec词向量的文本关键字抽取，李清，朱文浩，信息技术的不断发展使得许多领域信息呈现爆炸式增长，如何从大规模文本信息中快速而准确地获取所需信息成为一个巨大的挑战。关键
2022-02-15 23:37:42
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