svm网格寻优matlab代码下载-sparseSVMLearning:用于学习大数据问题的稀疏/高效SVM的工具箱

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svm网格寻优matlab代码下载稀疏SVM学习快速/高效/稀疏 SVM 学习的多种实现。还有一些数据稀疏编码实现。 Soft-Margin SVM 学习要学习具有典型 SMO 类优化算法的标准 SVM 并使用 k 折交叉验证进行网格搜索，请下载并将其添加到您的 MATLAB 搜索路径中。测试这个的脚本是： boundary_learning_2d.m boundary_learning_robots.m 这些包含必要的代码片段，用于为 2D 玩具问题和真实的大数据自碰撞避免数据集找到最佳超参数集，必须下载找到此实现通过一种 SMO 优化解决了双 QP 问题，这会产生准确的结果，但对于大量数据点可能需要很长时间。优化是用 C++ 实现的，但它有 MATLAB mex 接口可以从 Matlab 运行它们。根据我的经验，我尝试从 270k 点学习 SVM，但在（不太旧的）PC 上解决了几天。 GPU 加速的 Soft-Margin SVM 学习软边距 SVM 学习的这种快速实现依赖于利用 GPU 的计算能力。给定正确的 NVidia 卡，算法非常快！测试这个的脚本是：

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