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【语音识别】基于MFCC和SVM的特定人性别识别matlab源码.md
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2021-11-04 19:51:16
4KB
算法
源码
1
研究现状-(机器学习)分类器、神经网络、SVM等
研究现状 应用研究 支持向量机研究 支持向量机算法研究
2021-11-04 19:42:17
4.83MB
SVM
神经网络
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支持向量机svm的介绍
详细讲解了支持向量机的设计过程
2021-11-04 15:32:18
907KB
支持向量机
1
基于sVM的葡萄酒种类分类matlab程序
matlab支持向量机SVM葡萄酒分类程序
2021-11-03 22:07:50
68KB
matlab
svm
1
SVM图像分类:使用`sklearn.svm`进行图像分类-源码
SVM图像分类:使用`sklearn.svm`进行图像分类
2021-11-03 16:31:51
4.63MB
machine-learning
scikit-learn
image-classification
support-vector-machine
1
SVM 多分类器
一对一 一对多 的分类方法 初学者可以学习学习
2021-11-02 16:03:00
1.06MB
svm
多分类
1
基于PCA-GWO-SVM的矿山边坡变形预测
针对矿山边坡预测模型精度低等问题,提出一种由主成分分析(PCA)、灰狼算法(GWO)和支持向量机(SVM)组合的混合模型(PCA-GWO-SVM)。首先,采用PCA对原始数据进行降维去噪;其次,通过GWO算法优化支持向量机参数;最后,通过SVM实现矿山边坡变形的预测。矿山边坡实例表明PCA-GWO-SVM模型具有更高的预测精度。
2021-11-02 10:27:49
680KB
支持向量机
矿山边坡
变形监测
主成分分析
1
matlab图像识别软件
matlab GUI图像处理软件,主要功能有基本的RGB、色差、HSV、形状、SVM智能化算法,包含精度、斑点、框大小等设置,适合视觉行业尤其是分选行业应用
2021-11-01 17:04:50
3.3MB
matlab学习资料
GUI
SVM
1
svm详解-详细介绍SVM原理、应用、并证明.
详细介绍SVM原理、应用、并证明. 目录 1 第一层:了解 SVM 4 1.1 分类标准的起源:Logistic 回归 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2 线性分类的一个例子 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.3 函数间隔 Functional margin 与几何间隔 Geometrical margin . . . . . . . 8 1.4 最大间隔分类器 Maximum Margin Classifier 的定义 . . . . . . . . . . . . 9 2 第二层:深入 SVM 12 2.1 从线性可分到线性不可分 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.1.1 从原始问题到对偶问题的求解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.1.2 K.K.T. 条件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.1.3 对偶问题求解的 3 个步骤 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.1.4 线性不可分的情况 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.2 核函数:Kernel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2.1 特征空间的隐式映射:核函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2.2 核函数:如何处理非线性数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.2.3 几个核函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.2.4 核函数的本质 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.3 使用松弛变量处理 outliers 方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3 证明 SVM 29 3.1 线性学习器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.1.1 感知器算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.2 非线性学习器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.2.1 Mercer 定理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.3 损失函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3.4 最小二乘法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.4.1 什么是最小二乘法? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.4.2 最小二乘法的解法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3.5 SMO 算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 3.5.1 SMO 算法的推导 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 3.5.2 SMO 算法的步骤 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2021-10-31 19:32:08
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原理、证明
1
支持向量机(SVM)原理及应用概述
支持向量机(SVM)适用于分类的方法,本文档很适合初学者了解其原理。
2021-10-31 19:05:37
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支持向量机
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