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libsvm-weight-2.81
- 一种基于局部密度比权重设置模型的加权支持向量回归模型来单步求解多分类问题：该方法先分别对类样本中每类样本利用局部密度比权重设置模型求出每个样本的权重隶属因子,然后运用加权lib支持向量回归算法对所有样本进行训练,获得回归分类器,希望对大家有用!-Based on local density than the right to re-set model of weighted support vector regression model
pso-svm
- 粒子群算法与支持向量机的结合，用粒子群算法快速寻找支持向量机的最优参数。-Particle swarm optimization with support vector machines with particle swarm optimization with support vector machines quickly find the optimal parameters.
python
- Python编写的SVM算法，SVM算法的实现，适合直接使用，开放源代码，Supported Vector Machine。-Python code SVM algorithm，SVM algorithm realizition，easy to use，open source，Supported Vector Machine。
SVM-JAVA
- 这是一款基于java和python实现svm支持向量机的算法源代码，可以实现对任意点阵的分类，效果非常明显-This is a based on java and python svm support vector machine algorithm source code, you can achieve the classification of any dot matrix, the effect is very obvious
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
svmMlIA
- python编写的svm算法，清晰易懂，并且附有源数据文件-written python svm algorithm, clear and easy to understand, and with the source data file
svm_python
- svm算法python代码，用于了解学习svm算法-svm python source code
python-quantitive
- python 分类算法量化投资 SVM 神经网络算法 沪深300指数-python classification algorithm quantitative investment
svm
- 用Python写的关于SVM算法的人脸识别小程序(Written in Python on the SVM algorithm for face recognition applet)
python3_SVM
- python下的SVM算法实现(也是在网上找的)，有数据集，可以直接运行，前提是python3版本的(Python under the SVM algorithm (also found on the Internet), there are data sets, you can directly run, the premise is python3 version)
SVM
- 用svm算法实现手写识别,核函数使用径向基核函数(Handwritten recognition using SVM algorithm)
06-svmMLiA
- 采用SVM算法，用python语言实现的分类识别，可用于异常检测等二分类(Using SVM algorithm, using python language to achieve the classification of identification, can be used for abnormal detection and other two categories)
face-Adaboost
- 用Adaboost和PCA算法实现人脸识别，用Python写的代码，根据经典的PCA和SVM算法改编(Adaboost and PCA algorithm for face recognition, code written in Python, adapted from the classic PCA and SVM algorithm)
svm
- 使用smo算法实现了支持向量机的python代码(complete the svm mode and Sequential minimal optimization with python code)
test1
- SVM-无监督机器学习领域的经典算法，在神经网络未出现前，他是机器学习的顶梁柱，现在依然用处广泛，而且其核函数的使用范围早已超脱其本身，该实例对SVM算法进行了实现，具有相应的数据集。(SVM - Unsupervised machine learning in the field of classical algorithms, before the neural network does not appear, he is the
svm
- 该代码实现了经典的SVM支持向量机算法，Python语言编写，产生结果图。(This code implements the classic SVM support vector machine algorithm, Python language, and produces the result graph.)
SVM
- 数据挖掘常用算法 支持向量机的简单实例,使用该方法来进行数据分类(SVM code example)
Python-opencv车牌识别
- 算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。车牌定位在predict方法中，为说明清楚，完成代码和测试后，加了很多注释，请参看源码。车牌字符识别也在predict方法中，请参看源码中的注释，需要说明的是，车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM， opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample，StatModel类和SVM类都是sample中的代码。SVM训练使用的训练样本来自于githu
machine_learning_python-master
- 通过阅读网上的资料代码，进行自我加工，努力实现常用的机器学习算法。感知机的基本形式和对偶形式的实现 Kmeans和Kmeans++的实现 EM GMM高斯混合和GMM+LASSO的实现 实现朴素贝叶斯的基本算法和高斯混合朴素贝叶斯算法 实现决策树的基本算法 实现adaboost基本算法 实现svm基本算法 实现逻辑回归基本算法(By reading the data codes on the I
python
- 该代码基于Python3,利用机器学习中支持向量机回归算法（SVR）实现对数据的拟合以及预测，可以通过调试C值和gamma值达到不同的拟合程度，具有较大的实际意义，并且该代码本人亲自调式运用，适合广大学习者使用。(This code is based on Python 3. It uses support vector machine regression algorithm (SVR) in machine learning to