支持向量机模型编程，对基坑位移进行预测分析，预测基坑的有效性。。。
支持向量机模型编程，对基坑位移进行预测分析，预测基坑的有效性。。。
支持向量机采用核函数来实现从原输入空间到一个高维空间的非线性映射,而由于普通核函数各有其利弊,为了得到学习能力和泛化性能都很强的核函数,研究了2种支持向量机核函数:全局核函数(线性核函数)和局部核函数(RBF核...
Python数据分析可视化预测项目例子实例源码代码实战案例带数据集
基于支持向量机、随机森林、LSTM等多种算法进行时间序列的回归预测（高分项目）.zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，评审分达到95分以上。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够满足...
模糊聚类和支持向量机合并算法，并加以实例操作，可借鉴使用。
为了深入了解一些机器学习算法，把一些经典算法的代码...包括决策树、集成学习(Adaboost、GBDT、XgBoost、RandomForest)、支持向量机、EM算法(GMM)、极大似然估计、降维算法(PCA、LDA、T-SNE)、聚类算法(K-Mean)、kNN。
Python数据分析可视化预测项目例子实例源码代码实战案例带数据集
这是一个支持向量机回归预测的代码，适合于初学者来体验svr的回归能力
为了提高光滑支持向量机的分类速度和精度,构造一种模糊聚类光滑支持向量机(FCSSVM).运用模糊聚类将训练数据分解为若干子簇,通过引入 熵函数近似松弛向量的加函数,并利用最优解处权重向量的表达式导出精确光滑模型;...
智能优化算法优化最小二乘法支持向量机LSSVM分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化LSSVM 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化LSSVM 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化LSSVM ...
支持向量机的主要任务就是从样本空间中找到合适的划分超平面，将属于不同类别的样本分开。我们希望找到的决策边界距离两个类别中位于边界上的点最远。
使用python手动实现了SVM支持向量机，包括其中二次规划的求解（调用cvxopt包），实现了软间隔及核技术，以及对数据集及分类效果的可视化！建议配合我的SVM PPT一起学习SVM 不是直接调用sklearn的SVM！！
SVM支持向量机分类鸢尾花数据集iris及代码，数据集有Excel、data、txt文件格式，代码有data、txt格式演示
课程作业 基于Python机器学习支持向量机的肢体动作识别手表源码+模型+详细部署文档+全部数据资料（高分项目）.zip课程作业 基于Python机器学习支持向量机的肢体动作识别手表源码+模型+详细部署文档+全部数据资料...
机器学习课程中的实验二（使用mnist与usps数据集，采用BP神经网络与SVM支持向量机的方式实现手写数字的识别）
孪生支持向量机(TwinSVM)相比支持向量机在解决类别不平衡数据问题上具有优势,但其在训练数据不足时受训所得分类器的泛化能力较差.针对此问题,探讨一种知识嵌入的迁移孪生支持向量机(KE-T-TwinSVM). 该分类器不但继承...
为了考察基于支持向量机算法的波束形成器在实际水声环境中的主瓣宽度、旁瓣级以及阵增益等性能，将标准支持向量机算法与阵列波束优化理论进行对比，修正支持向量机价值损失函数，建立标准支持向量机波束优化模型，...
Python机器学习之支持向量机算法。
支持向量机模型的研究与设计共6页.pdf.zip
人工智能支持向量机对测试机进行分类，SVM算法实验报告
题目是将图片库中的纹理图片裁剪成九份，其中五份做训练集，四份做测试集，先提取图片LBP特征 ，最后用svm支持向量机进行学习，在预测测试集里的图片是哪一类纹理。 正常情况下是需要调参的，即调整SVM的参数，但图...
Jay_SkywalkerweaudioJay_Skywalker
支持向量机（SVM）是深度学习的基础。本视频课程主要讲解机器学习之支持向量机的主要知识点。本课程包括：间隔与支持向量，对偶问题，核函数，软间隔与正则化，支持向量回归，核方法等知识点。
目标检测的目的在于从静态图片或视频中检测并定位... 对此, 从支持向量机原理、目标特征模型构建、学习训练和目标检测框确定等角度, 综述了基于支持向量机的目标检测算法的研究现状, 并就进一步的发展进行了展望.</p>
本文基于SVM支持向量机算法，来实现降水量预测。
感知机于1957年由Rosenblatt提出，是神经网络与支持向量机的基础。感知机二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值，该模型属于判别模型，旨在求出将训练数据进行线性划分的...
【SVM预测】灰狼算法优化svm支持向量机预测matlab源码.md
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。该算法不仅结构简单、计算量小，而且解决了样本在低维空间...
【lssvm预测】基于麻雀算法优化最小二乘支持向量机实现数据预测（多输入单输出）含Matlab源码
MATLAB实验，实现svm向量机，内含程序代码和数据