云计算环境下的并行SVM算法研究

SVM算法的实现及解释的pdf书籍，以及可以实现的程序

该文档为基于matlab的SVM算法仿真代码，包括数据构建、数据分类、分类演示。

破解验证码论文以及源代码图形分割 带粘连字符分割 SVM算法分析图形处理 这个本人研究验证码多年收集整理的资料已经研究成果，其中包含大量源代码，已经可以直接使用的软件。同时对比较难得带 带粘连字符分割问题的解决上做出了分析 本资源由于过大所为分了3个包发布请大家注意下载 破解验证码资料论文.part3.rar

SVM 算法 java 实现了调用接口，只要传入数据即可，调用了encog这个开源包的SVM算法，也是官方libsvm的。

心脏病发作预测 使用Logistic回归，K最近邻，支持向量机和内核支持向量机算法（无需探索性数据分析）通过机器学习进行简单的心脏病发作预测。

支持向量机的最大特点是改变了传统的经验风险最小化原则，而是针对结构风险最小化原则提出的，因此具有很好的泛化能力。同时，支持向量机在处理非线性问题时，通过将非线性问题转化为高维空间的线性问题，利用核函数替代高维空间中的内积运算，从而巧妙的解决了复杂计算问题，并且有效的克服了维数灾难以及局部极小问题。

本文档以通俗易懂的语言详解讲解了svm算法的基本原理，是想学习svm算法同仁的很好的入门级的教程。

用于LabVIEW程序的开发，里面包含SVM（支持向量机）算法，BP神经网络算法，vi已集成，直接调用即可

svm算法手写matlab代码Ng的机器学习 该存储库以代码形式包含我的答案，并以pdf形式包含对本课程编程作业的解释。 使用的编程语言是MATLAB。 练习题 下面的结构显示了我如何制作每个pdf报告的鸟瞰图。 练习1：线性回归 该练习涵盖并实施了带有一个变量的线性回归，以预测餐车的利润。 数据包含城市的利润和人口。 1定义问题和数据集2浏览数据3梯度下降3.1更新公式3.2实施3.3计算成本3.4梯度下降4可视化 练习2：逻辑回归 该练习涵盖了应用于两个不同数据集的逻辑回归。 第一个数据集用于创建一个模型，该模型将有助于预测学生是否被大学录取。 第二个数据集用于探索正则化的概念，并预测来自制造工厂的微芯片是否通过了质量保证（QA）。 1 Logistic回归1.1挑战1.2可视化数据1.3实施1.3.1假设和sigmod功能1.3.2成本函数和成本梯度1.3.3使用fminunc学习参数1.3.4评估逻辑回归2正则Logistic回归2.1挑战2.2可视化数据2.3特征映射2.4成本函数和梯度2.5绘制决策边界 练习3：多类别分类和神经网络 该练习涵盖了识别手写数字的多类别分类问题