利用Python编写的数字识别应用,应用中使用了scikit-learn框架中的支持向量机算法。通过pyqt5库实现了应用的可视化界面开发。应用已完成模型的训练,模型文件存放在应用的model目录中,可以直接使用进行数字识别。
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一个简单的Python代码,实现了支持向量机分类算法,包括线性核、二次核和RBF核。在程序中还包含了决策边界的绘制,让读者更加清晰地理解这些算法的应用。具体介绍了SVM的分类原理和与传统算法的比较,对
Java、python、matlab三种语言实现svm算法,可直接运行查看结果。
在这篇文章中,我们提供了一个用Python编写的支持向量机算法示例,该示例演示了如何使用支持向量机算法来解决分类问题。我们详细介绍了支持向量机的原理和工作方式,并提供了完整的Python代码供读者参考
在非协作通信中,需要对接收的信号进行调制方式的自动识别。在高阶累积量域内构造信号识别的特征向量,采用基于二叉树的支持向量机将识别特征向量映射到高维空间并构造最优分类超平面,实现对数字调制信号的自动识别
Support vector machine for digital recognition
提出一种基于极值加权平均分数维特征提取和支持向量机分类器识别的虹膜识别方 法。利用形态学和圆形边缘检测算子定位虹膜,并将虹膜纹理映射到极坐标空间;定义 了一种新的图像分数维———极值加权平均分数维,用
系统介绍了统计学习理论和支持向量机的基本思想,总结、比较了二分类和多分类2种情况下支持向量机的主要训练算法。与人工神经网络相比,分析了支持向量机的优点。
SVM支持向量机第一个部分旨在使用可视化的方式让同学们理解SVM的工作原理SVM分割线SVM的支持向量.并且使用实例证明SVM的分割线只由支持向量唯一缺点与线性回归逻辑回归不一样SVM对异常数据具有较
该程序使用的语言包含有c++和.net,有兴趣的人可以试一下,这个是别人的
NULL 博文链接:https://924389979.iteye.com/blog/2064532
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