智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

中科院自动化所计算机视觉课程大作业C++实现SIFT特征提取与匹配完整代码与说明文档

（1）基于matlab的SIFT影像拼接算法。详细原理可见之前写的博客：https://blog.csdn.net/u010329292/article/details/128850655#comments_25607689 （2）代码在SIFT Image registration\code中，mosaicTest.m为主函数 （3）有3组数据在data文件夹，result里存放的是对应的拼接结果。

迅雷支持 高性能并行SVM-用于Ruby :fire: 使用 GPU 和多核 CPU 实现卓越性能 有关支持向量机的精彩介绍，请查看。 安装 将此行添加到您的应用程序的Gemfile中： gem 'thundersvm' 在 Mac 上，还要安装 OpenMP： brew install libomp 入门 准备数据 x = [ [ 1 , 2 ] , [ 3 , 4 ] , [ 5 , 6 ] , [ 7 , 8 ] ] y = [ 1 , 2 , 3 , 4 ] 训练模型 model = ThunderSVM :: Regressor . new model . fit ( x , y ) 使用ThunderSVM::Classifier进行分类，使用ThunderSVM::Model进行其他模型 作出预测 model . predict ( x ) 将模型保存到文件

本项目为使用Python实现的基于SIFT和KCF的运动目标匹配与跟踪。该算法有着很广的应用，如无人机跟拍、导弹追踪目标、追踪人手实现人机交互等。我们的程序模拟了无人机跟拍的过程。

heed算法matlab代码MATLAB SVM-不推荐 具有梯度下降功能的SVM算法的旧式，简单，低级（未完成？）实现。 不包括内核。 不建议将此代码用于一般，直接的用法。 Matlab带有更有效的SVM实现（不使用梯度下降等）。 该代码对于理解SVM算法很有用，并且是创建您自己专门设计的（低级）SVM的基础。 免责声明：我相信还有实现（<->语法）错误，请注意。 版权：完全没有，请随意使用，更改和共享。

本文实例讲述了Python SVM(支持向量机)实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 运行环境 Pyhton3 numpy(科学计算包) matplotlib(画图所需，不画图可不必) 计算过程 st=>start: 开始 e=>end: 结束 op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 格式化数据 cond=>condition: 是否达到迭代次数 op3=>operation: 寻找超平面分割最小间隔 ccond=>conditon: 数据是否改变 op4=>operation: 输出结果 st->op1->op2->cond cond(y

matlab19 基于SVM的手写字体识别

这是一个用OPENCV编的支持向量机程序，很有用的，大家可以下来看看。

svm支持向量机python代码 在这个示例中，我们使用了 scikit-learn 库中的 datasets 模块来加载鸢尾花数据集。然后，我们使用 train_test_split 函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来，我们创建了一个 SVM 分类器，并使用训练集对其进行训练。最后，我们使用测试集对其进行预测，并计算了分类器的准确率。 需要注意的是，在实际应用中，我们可能需要对数据集进行更多的预处理和特征工程，以提高模型的准确性和鲁棒性。