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多分类支持向量机,SVM
经典的SVM,通透的SVM,神奇的SVM,SVM更进一层!!!
支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器
里面有二元支持向量机算法实现过程,基本是用R语言写成
支持向量机svm代码matlab代码用于分类的比传统bp神经网络好
关于分类的参考文献。。。
Support vector classifier
详细阐述了支持向量机算法的来龙去脉和数学原理,及其优缺点。
class SMO(object): def __init__(self, C = 100, toler = 0.001, maxIter = 10000): self.C = C se
svm支持向量机python代码
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