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Mechine Learning A Bayesian and optimization perspective

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支持向量数据描述（SVDD） 用于使用SVDD进行异常检测或故障检测的Python代码。 电子邮件： 主要特点 用于仅包含正训练数据的训练数据集的SVDD模型。 （SVDD） 包含正训练数据和负训练数据的训练数据集的SVDD模型。 （nSVDD） 多种内核功能。 可视化模块，包括ROC曲线图，测试结果图和决策边界。 要求 matplotlib cvxopt 科学的 麻木 scikit_learn 关于SVDD型号 根据以下参考文献，可以构建两种类型的SVDD模型： [1] Tax DMJ，Duin RP W.支持向量数据描述[J]。 机器学习，2004，54（1）：45-66。 一个简单的决策边界应用程序（使用不同的内核函数） # -*- coding: utf-8 -*- import sys sys.path.append("..") from src.svdd im

机器学习经典论文，都为英文文献，英文吃力的请慎重。积分太高了改低一点，有积分，积分不求多，还要五十字

基于支持向量机和卡尔曼滤波的机械零件剩余寿命预测模型研究

数据集合适合机器学习入门者的数据集合，可以用来进行特征提取，降维，基础算法测试。