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svm分类算法 的查询结果
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人工智能/神经网络 本人编写的BP Stochastical算法
本人编写的BP Stochastical算法，和传统的BP算法比较，Stochastical改进随机产生方向，然后导致收敛，所以能避免局部极点。
本人还加了自动产生分类的方法和适合各种函数的转换
人工智能/神经网络 本人编写的GramSchmidt神经网络算法
本人编写的GramSchmidt神经网络算法，和传统的神经网络算法比较，该算法能自动产生神经元，节约时间，速度快！
本人还加了自动产生分类的方法和适合各种函数的转换，该zip包括两个文件，一个是GramSchmidt正交分解，是个子函数，主函数是orth_GramSchmidt，放在同一目录下，就可运行，可以对benchmark的逼近和分类问题提供 ...
人工智能/神经网络 本人编写的QR分解的神经网络算法
本人编写的QR分解的神经网络算法，该算法用QR分解神经网络的隐含层矩阵，可以作为学术上的比较和分析。适合各种benchmark问题，本人还加了自动产生分类向量和自动适应各种函数的例子
Java编程 本站以C语言和Java语言、嵌入式开发、算法实现为主
本站以C语言和Java语言、嵌入式开发、算法实现为主，源码数量达几十万个，有200多个分类
人工智能/神经网络 运用遗传算法进行聚类分析
运用遗传算法进行聚类分析，对基金的风格进行分类
人工智能/神经网络 LIBSVM源码。LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、 易于使用、快速有效的通用SVM 软件包
LIBSVM源码。LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、
易于使用、快速有效的通用SVM 软件包，可以解决分类问题（包括C- SVC、
n - SVC ）、回归问题（包括e - SVR、n - SVR ）以及分布估计（one-class-SVM ）
等问题，提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择，可以有 ...
人工智能/神经网络 利用PSO优化SVM
利用PSO优化SVM，利用分组式训练方法提高算法速度
人工智能/神经网络 贝叶斯算法是基于贝叶斯定理 P(H|X) = P(X|H)P(H) / P(X).。对于多属性的数据集
贝叶斯算法是基于贝叶斯定理 P(H|X) = P(X|H)P(H) / P(X).。对于多属性的数据集，计算 P(X|Ci) 的开销非常大，为减低计算复杂度，我们做条件独立的假设，即给定元组的类标号，假定属性值有条件地相互独立，即在属性间不存在依赖关系。此程序仅为算法的一个实现，根据训练数据训练分类器 ...
人工智能/神经网络 使用线性分类器进行分类
使用线性分类器进行分类，采用感知器算法中的“奖惩算法”，各提取3类中的前25个样本共75个作为学习样本。