svm算法手写matlab代码-machine-learning-projects:我的机器学习项目
svm算法手写matlab代码机器学习项目
我的机器学习和深度学习项目
指导方针
项目1-2：克隆/下载存储库并提取ZIP文件并在第一级目录中执行命令“
python
main.py”之后，它将能够生成PDF报告中使用的所有结果和图并进行打印清楚地出来。
项目5：克隆/下载存储库并运行“
alphaBuildFeatures.m”文件后，它将能够在两个单独的“
.mat”文件中生成结果。
外科医生机器人技能分类的分类代码和结果可在“分类结果”文件夹中找到。
项目6-10：克隆/下载存储库后，右键单击MATLAB中的“
INK.fig”，然后单击“在GUIDE中打开”。
运行GUI后，您的手写曲线将被分割或对数字进行分类。
项目11：克隆/下载存储库后，运行“
Rubine.m”，“
Viterbi_NY.m”或“
Viterbi_US.m”以获取不同的邮政编码分类结果。
项目12：克隆/下载存储库后，运行“
Klaviyoexercise.py”文件以获取客户数据的统计分析结果。
项目1
该项目的目的是使用美国大学在CS中的排名数据来计算一些统计和概率概念，并根据美国新闻，“研究费用”
文件下载
资源详情
[{"title":"（ 128 个子文件 33.48MB ） svm算法手写matlab代码-machine-learning-projects:我的机器学习项目","children":[{"title":"INK.m <span style='color:#111;'> 5.45KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Digit Templates.xlsx <span style='color:#111;'> 18.50KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"INK.fig <span style='color:#111;'> 4.60KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Image_Based_Classifier.m <span style='color:#111;'> 4.19KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"OneDollar_Recognizer.m <span style='color:#111;'> 4.12KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"<span style='color:steelblue;'>文件过多，未全部展示</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]
评论信息
其他资源
- 恒功率负载CPL等效模型
- 天狼星*算码器
- 求信号的信息熵，完美运行，一看就懂，你指的拥有。
- 安装ObjectArx的zh-chs包
- 狂神docker笔记（超详细）.zip
- python扩展需要安装的VC++环境（python2.x 和 python3.x 两个版本）
- AECM函数调用关系(done).vsdx
- Introduction to Linear Algebra [Fifth Edition] 答案
- mail.jar+activation.jar+additional.jar
- Linux系统管理启动时间的极限优化方案
- Theoretical Machine Learning solution 2
- 4*4键盘编码器，VHDL语言
- Visual Basic 6.0 企业版
- 安装程序：根据SODA项目的特定配置提供简便的安装和基本部署-源码
- DeDRM_plugin_7.0.3.zip
- 蜂蜜购物网站全部资源.zip
- 测试报告实例
- win7 64位可用的IE6（绿色版）
- 高光谱遥感数据集Salinas
- 南昌大学数据库实验报告
- dreamweaver模仿网页模板
- 稀疏表示算法
- 基于NRF2401芯片的无线数据通信
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
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