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针对传统支持向量机（SVM）多分类一对多算法存在的运算量大、耗时长、数据偏斜以及对最优超平面附近点分类易出错问题，提出了一种改进方法。将数据空间分为密集区和稀疏区，各类中密集点归于密集区，其余归于稀疏
分析了利用支持向量回归求解多分类问题的思想,提出了一种基于局部密度比权重设置模型的加权最小二乘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
这儿是个基于keras的图片多分类模型,里面的网络模型是随便写的简单模型,如果自己需要跑的数据比较多最好修改网络模型,用一些比较复杂的模型,不然可能会过拟合
matlab实现的多分类逻辑回归，用于手写数字识别
通过java语言实现SVM支持向量机算法
SVM源代码，实现了几种不同的SVM算法，可以作分类和回归估计，支持多分类及样本不均衡的情况
1.将Mnist数据预处理。 2.通过一对一方法将45类训练样本((0,1),(0,2),......(1,2)...(2,3))送入交叉验证法,训练算法为smo 3.得出45个模型,测试时在利用投票
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