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乳腺癌数据集 Python 预测模型 乳腺癌数据集二分类预测 机器学习 深度学习 网格搜索+logistic逻辑回归+神经网络+SVM支持向量机+KNN 条形图折线图可视化 预测效果较好，拟合较为准确。 jupyter notebook numpy pandas matplotlib sklearn 数据分析 数据挖掘

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支持向量机仅将数据分为两类。 此函数通过为测试数据集中的每一行“搜索”正确的类来消除该限制。 这段代码是对Anand Mishra的代码的澄清和优化，可在此处找到： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/33170-multi-class-support-vector-machine 仅与 2 个以上的类一起使用，否则直接使用 svmtrain()。 用法示例： %% SVM 多类示例% SVM 本质上是一对一的分类。 % 这是一个如何使用% 一比一的方法。 训练集=[ 1 10;2 20;3 30;4 40;5 50;6 66;3 30;4.1 42]; 测试集=[3 34; 1 14; 2.2 25； 6.2 63]； GroupTrain=[1;1;2;2;3;3;2;2]; 结果 = multisvm(Tr

世界各国/实体的世界人口数据。 它共包含235条记录，11列包含2020年前总人口、年变化、净变化、密度、土地面积、移民、生育率、中年人、城市人口和世界人口份额的数据。

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设计一个基于matlab的汽车牌照识别程序，能够实现车牌图像预处理，车牌定位，字符分割，然后通过神经网络对车牌进行字符识别，最终从一幅图像中提取车牌中的字母和数字，给出文本形式的车牌号码。