随着人口老龄化趋势的加快，建立预测阿尔茨海默氏病（AD）的模型至关重要。 在本文中，我们对1157名受访者进行了调查。 通过使用三种机器学习方法（BP神经网络，SVM和随机森林）分析结果，我们可以得出它们在AD预测中的准确性，以便我们可以比较解决AD预测的方法。 其中，随机森林是最准确的方法。 此外，为了结合这些方法的优势，我们基于这三种机器学习模型构建了一个新的组合预测模型，事实证明，该模型比单独的模型更准确。 最后，我们总结了生活方式与AD之间的联系，并为老年人提供了一些建议，以帮助他们预防AD。

模式识别的作业,包括线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征,支持向量机

python实现SVM支持向量机代码CSV文件。elativeLayout xmlns:android= http: //schemas.android.com/apk/res/android android:layout_width= fill_parent android:layout_height= f...

模式识别

新的回归向量机，用于回归拟合，相关论文可以参考sparse bayesian learning and relevance vector machine

mySVM-MATLAB：这是我使用MATLAB实现的支持向量机（SVM）和转换型SVM（TSVM）的实现

matlab程序+数据集（预处理完成的）

关于常见机器学习算法例题的解答如ID3决策树、C4.5决策树、感知器、bp神经网络、朴素贝叶斯分类、支持向量机、k-means

SVM-RFE 是生物信息学中强大的特征选择算法。 当特征数量较多时，避免过拟合是一个不错的选择。 但是，当存在高度相关的特征时，它可能会出现偏差。 我们提出了一种“减少相关偏差”的策略来处理它。 请参阅我们的论文（Yan 等人，具有递归特征消除的相关气体传感器数据的特征选择和分析”，2015 年）。 该文件是我们的方法和原始 SVM-RFE 的实现，包括线性和 RBF 内核。 **需要LibSVM** 感谢 SVM-KM 和蜘蛛工具箱！

svm支持向量机对手写字符进行分类