搜索资源列表
svm_with_workset
- 本程序为一SVM训练程序，利用了workset可以训练大数据量样本。在workset中优化的过程中利用了SMO算法。-SVM training for a procedure, and use of WorkSet can train a large number of data samples. WorkSet were in the process of optimizing the use of the SMO algorithm
SMO训练算法
- smo是一种训练算法，通过两次循环嵌套寻找违反kkt条件的样本，每次优化两个拉格朗日乘子，大大提高训练速度。
svm_with_workset
- 本程序为一SVM训练程序，利用了workset可以训练大数据量样本。在workset中优化的过程中利用了SMO算法。-SVM training for a procedure, and use of WorkSet can train a large number of data samples. WorkSet were in the process of optimizing the use of the SMO algorithm
SMO
- 实现序贯最小优化算法，该算法可加速求解支持向量机问题-To achieve sequential minimal optimization algorithm that can accelerate the problem solving support vector machines
svm_smo
- 支持向量机分类算法，将高斯函数与序列最小优化算法结合实现。-support vector machine smo
jchshibie
- 支持向量机（SVM）是一种基于超平面分类的新的学习方法，具有很强的泛化能力。研究了支持向量机的学习机理，以及实现支持向量机的序贯最小优化算法（SMO），并用来对舰船图像进行识别。首先将待识别目标进行二维小波分解，获取不同尺度下的小波系数，然后对其进行主元分析，得到的主元分量作为支持向量机的特征量输入。实验结果表明，该方法具有良好的分类性能。-Support Vector Machine (SVM) is a hyperplane-bas
smo--c
- 支持向量机的序列最小优化（smo）分类算法 c++实现，-SVM sequential minimal optimization (smo) classification algorithm c++ implementation
smo-idl
- 支持向量机的最小序列优化（smo）算法的idl实现-The minimum sequence support vector machine optimization (smo) algorithm to achieve idl
SVM-SMO
- 实现图像分类，支持向量机原始优化算法SMO-Image classification, the original optimization algorithm SMO support vector machine
SMO
- 最小序列优化算法，适用于支持向量机，很基础，可在原程序上进行开发和扩展-Minimal sequence optimization algorithm for support vector machines, it is based on the original program can be developed and extended
wwg_svmtrain
- 用matlab实现的序列最小优化算法（SMO），分辨率还可以-Using sequential minimal optimization algorithm to achieve the MATLAB (SMO), resolution is good enough
SVM
- SVM: 一种分类器，采用最大化分类间隔进行优化参数。 关于这个分类器两点比较重要： 1）SMO优化算法需要掌握， 可以具体参看两篇文章，John Platt的文章 以及“Improvements to Platt s SMO algorithm for SVM Classifier Design” 2）核函数的使用，如何将核函数使用到SVM中，核函数就是空间转换的函数， 说白了就是距离计算函数，如何将同类之
svm_smo
- 基于SMO优化算法的SVM分类程序，显示判别函数值及分类结果-SMO optimization algorithm based on SVM classification program that displays the results of the discriminant function values and classification
SMO
- 实现序贯最小优化算法，该算法可加速求解支持向量机问题-To achieve sequential minimal optimization algorithm that can accelerate the problem solving support vector machines
SMO算法实现
- 使用Matlab重新实现了svm算法中的核心算法SMO，即序列优化问题。 其中my_seqminopt.m是重写的实现代码，完成了核心的迭代优化过程。(MATLAB code of SMO algorithm in SVM algorithm)
svmMLiA
- 基于最大间隔分割数据，SMO高效优化算法，在复杂数据上应用核函数(Partitioning data based on maximum separation, SMO efficient optimization algorithm, applying kernel functions to complex data)
smo
- 支持向量机的smo算法实现，包含普通smo和优化后的smo算法(svm impletement with smo, including simple smo and optimitive smo)
SMO optimization algorithm
- SMO 优化算法 径向基核函数 代码加数据 实例 机器学习实战第六章代码(SMO optimization algorithm radial basis function)
SVM
- 包含完整的SVM算法，下载即可使用。其中包括数据集和完整的算法结构，算法结构包括数据清理、核函数升维以及SMO优化算法，可以较好实现数据非线性分类。(Contains the complete SVM algorithm and download it for use. Including the data set and the complete algorithm structure, the algorithm structure
SVM-w-SMO
- 用序列最小优化算法（SMO）进行训练的支持向量机的简单实现。(simple implementation of a Support Vector Machine using the Sequential Minimal Optimization (SMO) algorithm for training.)