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Ls-SVM,即最小二乘支持向量机,是一种在模式识别、回归分析及分类任务中表现出色的机器学习方法。它通过将非线性问题转化为线性问题来简化计算过程,特别适用于解决小样本、高维度的数据处理难题。广泛应用于信号处理、故障诊断、图像识别等多个电子技术领域。掌握Ls-SVM不仅能够提升您在数据分析与智能系统开发方面的能力,还能为您的项目带来更高效、精准的解决方案。立即访问我们的资源库,探索超过622个...

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在做2維度樣本分類的過程中,若我們能事先畫出訓練樣本在空間中的分散情形,這將有助於我們在設定SVM分類器的參數C的取值範圍. 例如:若畫出的訓練樣本的散佈較分散,我們可以得知此時採用的參數值可以取在較大的範圍. 所以本程式也是讓想要畫出資料樣本在平面的散佈情形者之一各可行工具....

📅 👤 sy_jiadeyi

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