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一种用于非平衡数据分类的集成学习模型
针对非平衡数据分类问题,提出了一种改进的SVM-KNN分类算法,在此基础上设计了一种集成学习模型。该模型采用限数采样方法对多数类样本进行分割,将分割后的多数类子簇与少数类样本重新组合,利用改进的SVM-KNN分别训练,得到多个基本分类器,对各个基本分类器进行组合。采用该模型对UCI数据集进行实验,结果显示该模型对于非平衡数据分类有较好的效果。
2021-04-17 22:06:44
1.52MB
非平衡数据;;集成学习模型;;基本分类器;;改进的支持向量机-K最近邻(SVM-KNN);;UCI数据集
imbalanced
data;ensemble
learning
1
基于SVM(支持
向量机
) 的人脸识别 matlab 代码.zip
基于SVM(支持
向量机
) 的人脸识别 matlab 代码
2021-04-16 20:09:30
9KB
matlab
1
支持
向量机
SVM所使用的数据集
支持
向量机
SVM所使用的数据集,包括非线性数据集train_kernel.txt 及test_kernel.txt;train_linear.txt 及test_linearl.txt;train_multi.txt 及test_multil.txt。
2021-04-14 10:06:39
9KB
data
1
支持
向量机
ppt(包含了4份经典的ppt讲座)入门专用
对支持
向量机
进行了详细的介绍和分析,4份ppt从介绍到详细应用都有。
2021-04-13 17:10:52
4.65MB
支持向量机
1
基于主动学习的图像分类研究
常见的主动学习方法分为三类,分别是基于membership的主动学习,基于流的主动学习和基于池的主动学习。本文针对基于池的主动学习方法研究,通过对无标记的数据进行价值评价,然后价值高低的排序,从而得到最佳无标签数据,并且进行对最佳的无标签数据打标,并入到训练集合中,最后进行模型和分类器的训练,以便得到最佳效果。 具体来说,使用基于熵的不确定性方法和基于margin策略的不确定性度量方法进行价值评价,在无标签数据中,找到奇异样本点,也就是最有价值的样本点,然后进行打标,进入到训练样本中。最后进行支持
向量机
,贝叶斯分类器和最近邻三种分类器训练,并且在UCI的三个数据集合上进行实验,相比随机样本,基于熵的不确定方法和基于margin策略的不确定主动学习方法,其分类准确率更高。
2021-04-13 10:49:45
4.86MB
信息熵
支持向量机
贝叶斯分类器
最近邻分类器
1
如何在Matlab中使用(SVM)工具箱?
本文系中国矿大郭小芸等“计算机应用于软件”杂志上发表的一篇文章,详细介绍了SVM工具箱的应用。
2021-04-13 00:20:06
1.30MB
支持向量机
SVM
1
数据挖掘中的新方法-支持
向量机
邓乃扬
支持
向量机
是数据挖掘中的一个新方法。支持
向量机
能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题,并可推广于预测和综合评价等领域,因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持
向量机
在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。希望本书能促进它在我国的普及与提高。 本书对象既包括关心理论的研究工作者,也包括关心应用的实际工作者。对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者,略去书中的某些理论部分,仍能对支持
向量机
的本质有一个概括的理解,从而用它解决自己的问题。 《数据挖掘中的新方法:支持
向量机
》适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。
2021-04-12 19:26:39
7.54MB
数据挖掘
支持向量机
邓乃扬
1
【宅着宅着就学习惯了】支持
向量机
实战代码
【宅着宅着就学习惯了】机器学习课程——支持
向量机
算法实战代码 1. 手写字识别——KNN算法 2. 手写字识别——SVM算法 3. SVM算法实战(一) 4. SVM算法实战(二)
2021-04-12 11:26:37
1.34MB
SVM
Python
机器学习
代码
1
matlab编写的支持
向量机
SVM-SVMmatlab.zip
matlab编写的支持
向量机
SVM-SVMmatlab.zip matlab编写的支持
向量机
: Figure19.jpg matlab编写的支持
向量机
运行结果: Figure20.jpg matlab编写的支持
向量机
运行方法: 解压,运行sum1_change里面那个plant.m函数
2021-04-10 10:18:18
82KB
matlab
1
基于人工蜂群算法优化支持
向量机
的接地网腐蚀速率预测模型
为了提高接地网腐蚀速率预测的精确度,在建立预测模型的过程中,首先对接地网进行了基于电网络理论的腐蚀诊断过程,并以经过诊断之后确定的腐蚀支路位置为采样点。考虑到仅以土壤理化性质反映接地网腐蚀速率的局限性,在接地网腐蚀诊断结果的基础上,提出接地网电阻平均增长速率作为预测模型的输入特征量之一。建立了基于人工蜂群优化支持
向量机
的接地网腐蚀速率预测模型,测试结果显示相对BP神经网络模型和广义回归神经网络模型,所提模型的预测结果精确度和稳定性更高,表明了对于解决接地网腐蚀速率预测问题,所提模型具有良好的适用性。
2021-04-09 17:14:47
1.67MB
接地网 腐蚀速率 预测模型 支持向量机 人工蜂群算法
1
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