搜索资源列表
stprtool
- 一个工具包,里面有关于核的以及贝叶斯的相关程序-a tool kit on the inside of the nuclear and related procedures Bayes
UDT
- 提出了一个新的超声缺陷自动识别系统。该系统采用小波包分解提取超声信号的特征,采用混沌遗传算法来消除冗余和不相关的特征,并采用支持向量机(SVM) 来对缺陷进行识别。-Proposed a new ultrasonic flaw Automatic Identification System. The system uses wavelet packet decomposition extract the characteristics
ImprovedAlgorithmBasedonKernelFunctionandApplicati
- 本文的题目是改进的核函数算法及其在人脸识别中的应用研究。 本文在系统学习现有核函数及支持向量机相关理论的基础上,系统研究了自适应选择核函数算法,通过引入朴素正则风险最小化准则,提出了一种改进的在线核函数算法。算法采用截断误差最小化、合理选取拉格郎日因子等方法对新增样本进行训练,有效地克服了现有方法收敛精度低和不能自适应选择样本的困难。 根据独立分量分析的原理和特点,将改进的核函数算法引入人脸识别的研究中,给出了基于ICA
vc-SVM
- 支持向量机的VC++相关源程序代码,希望对大家有用!-SVM VC++ Related source code, useful for all of us hope!
RVM_matlabToolBox
- 相关向量机(RVM)的matlab源程序,包含快速算法,内含代码使用说明。 RVM采取是与支持向量机相同的函数形式稀疏概率模型,对未知函数进行预测或分类。 优点: (1) 不仅仅输出预测目标量的点估计值,还可以输出预测值的分布. (2) 使用更少数量的支持向量,从而显著减少输出目标量预测值的计算时间. (3) RVM不需要估计过多的参数. (4) RVM对是否满足Mercer 定理的核函数没有限制,适应性更好
mvrvm_example
- 在matlab的环境中,使用了当前用于跟踪预测的相关向量机方法对被测对象的失效过程进程进行跟踪评估。-tracking
literature
- 几篇关于SVM研究的相关论文,主要是关于支持向量机决策树方面的-Several related papers on the SVM research, mainly on the aspects of support vector machine decision tree
SVM_Short-term-Load-Forecasting
- 优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状,概括了负荷预测的特点及其影响因素,归纳了短期负荷预测的常用方法,并分析了各种方法的优劣;接着介绍了作为支持向量机(SVM)理论基础的统计学习理论和SVM的原理,推导了SVM回归模型;本文采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型,根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据,分析影响预测的各种因素,总结了负荷变化的规律性,对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正,对负荷预测中要考虑的相关因
RVM
- 该算法是机器学习领域新提出的一种能应用于分类和拟合的方法,被称为相关向量机(RVM),相比于在这一领域表现出色的支持向量机(SVM),该算法在保持杰出分类能力和拟合能力的同时,也表现出良好的稀疏性,因此拥有更好的泛化能力。本算法值得广大机器学习研究领域的科研人员借鉴学习-failed to translate
支持向量机
- 应用MATLAB进行支持向量机运算,此为相关代码,具有很好的应用价值。(The application of MATLAB to support vector machine operation, this is the relevant code, has good application value.)
LVSVM
- 该支持向量机程序可直接在matlab调用,程序的调用可用来事项matlab模式识别相关(The call of the program can be used for matlab pattern recognition related to matters.)
基于支持向量机的图像分类
- classifier.mat文件太大未上传。可运行一次main3生成 getFeatures.m 获取灰度共生矩阵相关特征 main-main6 训练 + 识别 predict.m 单独的分类程序 temp.m 单独的分类演示程序(classifier.mat file is too large to upload. Can run a main3 to generate getFeatures.m Get the gray
相关向量机
- 稀疏贝叶斯学习中相关向量机学习程序资料,一起学习(In sparse Bayesian learning, correlation vector machine learning program data, learning together)
SparseBayes_相关向量机函数包
- 使用稀疏贝叶斯相关向量机方法对数据进行优化处理,(Use sparse Bayesian method to optimize the data)
实现相关向量机回归算法的MATLAB程序
- 相关向量机的回归算法,分类算法,是学习相关向量的好例子(Relevance Vector Machine)
SB2_Release_200
- 相关向量机SB2_reLease——200的matlab实验代码,能够运行(The MATLAB experiment code of the related vector machine SB2_reLease - 200 can run)
源代码
- 模式识别相关实验,支持向量机图像识别源代码(Pattern recognition related experiments, support vector machine image recognition source code)
☆室内定位用RVM算法
- 相关向量机的应用论文,使用相关向量机的机器学习方法应用于室内定位(Paper about applying RVM into indoor potioning)
SVM_Short-term-Load-Forecasting2
- 本文采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型,根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据,分析影响预测的各种因素,总结了负荷变化的规律性,对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正,对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响,而目前依然是基于经验的办法解决。对此,本文采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优,以测试集误差作为判决依据,实现模型参数的优化选择,使得预测精度有所提高。实际算例表明,本文的预测
libsvm-3.17
- 主要针对声品质预测模型使用的相关智能算法,包括支持向量机(SVM)和BP神经网络。(This paper mainly focuses on the relevant intelligent algorithms used in the sound quality prediction model, including support vector machine (SVM) and BP neural network.)