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支持向量机
多类分类
的数字调制方式识别
针对神经网络存在的过学习、欠学习、局部极小值等问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的数字调制方式的识别方法。从信号的瞬时幅度,瞬时相位,瞬时频率,频谱,包络变化等特性中提取了7个特征参数,用于训练支持向量机。运用二叉树理论设计
多类分类
器,与已有算法相比,具有简单、高速、高精度的特点。仿真结果证明,在高斯白噪声(AWGN)下,当信噪比大于15dB时,对2ASK、4ASK、8ASK、2FSK、4FSK、8FSK、BPSK、QPSK、8PSK调制方式的识别率可以达到97%以上。
2023-03-22 20:35:26
77KB
支持向量机;多类分类;二叉树;调制识别
support
vector
machines;multi-class
1
libsvm的matlab版实现
多类分类
(超级经典)(看评论酌情下载)
libsvm是台湾林智仁开发的支持向量机工具箱,非常有名。该资源中包含了其matlab最新版libsvm-mat-weights-3.0-1。作者利用此工具箱编写了一个多类识别的问题,对于svm的学习非常有帮助。该程序拥有良好界面,经过测试,可以放心使用。
2023-01-05 13:22:31
278KB
libsvm
模式识别
多类分类
matlab
1
高斯朴素贝叶斯
多类分类
_matlab
Naive-Bayes-classification
2022-12-04 09:48:52
1KB
matlab
1
Iris-Inference-Web-Service:该项目包含用于通过fastAPI接口为在Iris数据集上训练的XGBoost
多类分类
器提供服务的代码
虹膜推理网络服务 该项目包含用于为在Iris数据集上训练的XGBoost多类别分类器提供服务的代码,并通过启用了docker的fastAPI接口提供服务,此外还包括pytest单元测试以及通过蝗虫对已部署服务的负载测试。 通过在项目根文件夹中运行以下命令,可以使用pipreqs提取需求: pipreqs --encoding=utf8 ./ 运行网络服务器 cd src uvicorn main:app --port 8006 (--reload) 或使用docker-compose: docker-compose up 使用.env文件中的指定主机和容器端口。 之后,您可以浏览生成的文档,通过上的Swagger UI尝试API的功能和行为,默认情况下为 运行测试套件 从根项目文件夹: pytest 使用蝗虫进行负载测试 运行蝗虫服务 cd load_test locust --
2022-08-30 15:29:54
48KB
JupyterNotebook
1
liquidSVM:支持向量机(SVM)和相关的基于内核的学习算法是一类著名的机器学习算法,用于非参数分类和回归。 liquidSVM是SVM的一种实现,其主要特征是:完全集成的超参数选择,小型和大型数据集上的极高速度,专家的完全灵活性以及包括多种不同的学习场景:
多类分类
,ROC,和Neyman-Pearson学习以及最小二乘,分位数和预期回归
一般信息 支持向量机(SVM)和相关的基于内核的学习算法是一类知名的机器学习算法,用于非参数分类和回归。 liquidSVM是SVM的实现,其主要功能是: 完全集成的超参数选择, 无论大小数据集,其速度都极高, , , , 和绑定, 为专家提供充分的灵活性,以及 包括各种不同的学习场景: 多类别分类,ROC和Neyman-Pearson学习, 最小二乘,分位数和预期回归。 如有疑问和意见,请通过与我们联系。 您也可以在此处要求注册到我们的邮件列表。 liquidSVM已根据许可。 如果您需要其他许可证,请与联系。 命令行界面 命令行版本的。 Linux / OS X的终
2022-06-05 16:05:49
5.28MB
python
c-plus-plus
machine-learning
r
1
SVM.PPT 包括理论基础,判别函数和
多类分类
对于刚刚开始学习SVM的同学很有帮助哦!快来看看吧
2022-05-21 08:59:27
1005KB
SVM的理论基础
1
基于支持向量机的改进分类算法
为了进一步提高支持向量机分类的准确性和泛化能力,提出一种基于支持向量机的改进二叉树分类算法.首先介绍支持向量机的基本原理,总结了常见的多分类器分类算法及其特点,结合现有分类算法的优点,为分类器引入了不同的权值,提出二叉树改进分类算法,有效避免了常用分类算法不足.通过仿真实验,与典型的
多类分类
算法对比,验证该算法的有效性,为
多类分类
预测研究提供了一条有效的途径.
2022-03-28 15:59:50
1.24MB
支持向量机
二叉树
多类分类
1
熵三角形:一组基于视觉熵的工具,用于评估
多类分类
器的性能。-matlab开发
Entropy_triangle 是一个函数,它实现了两个工具,通过对混淆矩阵或列联表的熵度量来分析多类或
多类分类
器的行为。 首先,我们获得了一个熵的平衡方程,它捕捉了分类器的有趣属性。 其次,通过对这个平衡方程进行归一化,我们首先在三维熵空间中得到一个 2-单纯形,然后得到 de Finetti 熵图或熵三角形。 完整说明可在以下位置找到: Valverde-Albacete, F. 和 Peláez-Moreno, C. 评估
多类分类
器性能的两种信息理论工具。 模式识别快报 (2010) vol. 31 (12) 页。 1665-1671 在 2.0 版本中,熵三角形添加了一个颜色条来绘制另一个变量,例如准确度,针对互信息,熵减信息的变化。 我们还添加了一个脚本 (compareETs) 来可视化您自己的 ET,并以乳胶就绪格式打印 NIT 和 EMA 与其他度量。 归一化信
2022-03-21 14:35:21
148KB
matlab
1
朴素贝叶斯 (NB) 分类器:使用 NB 进行
多类分类
-matlab开发
功能1. NaiveBayes.predict(_) 2. NaiveBayes.find(_) 描述1.返回一个或多个测试实例的估计标签以及估计的准确性。 2. 以降序返回具有各自概率的标签。 使用鸢尾花数据集的示例 加载fisheriris X = 测量值; Y = 物种; Xnew = [min(X);mean(X);max(X)]; mdl = NaiveBayes('gaussian'); mdl = mdl.fit(X,Y) Ypred = mdl.predict(Xnew) Ypred = 'setosa' '杂色' '弗吉尼亚' Ynew = {'versicolor';'versicolor';'virginica'}; 准确率=accuracy_score(Ypred,Ynew) 精度= 0.6667 查看脚本文件中描述的更多示例。
2022-03-04 13:22:55
5KB
matlab
1
基于sklearn的LogisticRegression鸢尾花
多类分类
实践
文章目录1. 问题描述2. 数据介绍2.1 数据描述2.2 数据2.3 数据可视化3. 模型选择3.1 固有的
多类分类
器3.2 1对多的
多类分类
器3.3 OneVsRestClassifier3.4 OneVsOneClassifier4. 结果分析5. 附完整代码 鸢尾花(拼音:yuān wěi huā)又名:蓝蝴蝶、紫蝴蝶、扁竹花等,鸢尾属约300种,原产于中国中部及日本,是法国的国花。鸢尾花主要色彩为蓝紫色,有“蓝色妖姬”的美誉,鸢尾花因花瓣形如鸢鸟尾巴而称之,有蓝、紫、黄、白、红等颜色,英文irises音译俗称为“爱丽丝” 本文使用sklearn的逻辑斯谛回归模型,进行鸢尾花多分类预
2022-02-26 11:08:32
435KB
ar
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