支持向量数据描述 (SVDD) 的 Python 实现(异常检测/故障检测)

上传者: iqiukp | 上传时间: 2021-12-29 11:06:11 | 文件大小: 5.89MB | 文件类型: -
支持向量数据描述 (Support Vector Data Description, SVDD) 语言:Python 版本:V1.1 --------------------------------------------- 创作不易,欢迎各位5星好评~~~ 如有疑问或建议,请发邮件至:iqiukp@outlook.com 可提供关于该算法/代码的付费咨询和有偿编写 -------------------------------------------- 主要功能 1. 基于 sklearn.base 的 SVDD BaseEstimator 2. 支持单值分类和二值分类的超球体构建 3. 支持多种核函数 (linear, gaussian, polynomial, sigmoid) 4. 支持 2D 数据的决策边界可视化 --------------------------------------------- 依赖库 cvxopt matplotlib numpy scikit_learn scikit-opt (可选,仅用于参数优化)

文件下载

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明