今天小编就为大家分享一篇Pytorch提取模型特征向量保存至csv的例子，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

利用二分法对已给向量集进行量化和编码，码长为16位

【SVM预测】基于粒子群优化支持向量机实现预测matlab源码.md

SpMV_CSR 使用压缩稀疏行格式的稀疏矩阵矢量乘法来编译代码，请使用gcc CSR.c mmio.c -o csr ./csr [filename.mtx]

针对现有方法在高密度场景人群密度估计不够准确的问题，提出了Gabor滤波结合最小二乘支持向量机（LS-SVM）的人群密度估计算法。首先，设计一组单独的二维Gabor滤波器应用在人群图像中以产生相应的滤波通道。然后，通过计算这些通道上灰度值的均值和方差得到特征向量。最后，采用最小二乘支持向量机分析特征向量和人数之间的关系，完成最终的密度估计。在UCSD数据集和Mall数据集上的实验显示，提出的方法实现了更快的执行时间和更好的精度，证明了基于Gabor滤波器和LS-SVM的人群密度估计算法的有效性。

这个程序是我参考了网上的一些方案自己总结了比较简单的方法，代码如下： from numpy import random import numpy as np array = random.randint(1,20,size=(10,10)) print(array) np.savetxt('E:\\test.csv',array,fmt='%d',delimiter=' ') 输出的结果如下: 有个缺点就是输出的csv文件没对齐，如下: 用到的numpy函数需要自己下载，网站在这里https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy wind

由于软件版本等原因，网络上好心人分享的《MATLAB神经网络30个案例分析》的第29章“支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测”的代码，在MATLAB2016上运行后有问题，现将修改、亲自运行验证后的代码分享，让有相似研究经历的小伙伴不再走弯路，共勉！

来自 https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors/issues/18

SVM与神经网络（NN）的对比 SVM的理论基础比NN更坚实，更像一门严谨的“科学”（三要素：问题的表示、问题的解决、证明） SVM —— 严格的数学推理 NN —— 强烈依赖于工程技巧 推广能力取决于“经验风险值”和“置信范围值”，NN不能控制两者中的任何一个。 NN设计者用高超的工程技巧弥补了数学上的缺陷——设计特殊的结构，利用启发式算法，有时能得到出人意料的好结果。

网络搜索引擎 信息检索课程作业，基于空间向量模型和PageRank的搜索引擎。代码的组织以及使用，请查看实验报告。