基于线性核函数的SVM数据分类算法matlab仿真
1.程序功能描述 基于线性核函数的SVM数据分类算法matlab仿真，通过程序产生随机的二维数据，然后通过SVM对数据进行分类，SVM通过编程实现，不使用MATLAB自带的工具箱函数。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 （完整程序运行后无水印） 3.核心程序 `&...
利用SVM(支持向量机)分类算法对鸢尾花数据集进行分类
利用SVM(支持向量机)分类算法对鸢尾花数据集进行分类 作者：blue 时间：2024.11.12 Tips:安装sklearn步骤(pip install) pandas也是数据分析中不可或缺的一个包 先安装Numpy,matplotlib,Scripy ===> scikit-learn #本项目为鸢尾花分类的测试项目 #目的是&#...
基于MSER和HOG特征提取的SVM交通标志检测和识别算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2017b 3.部分核心程序（完整版代码包含中文注释和操作步骤视频） ```function [Ic,Xmin3,Xmax3,Ymin3,Ymax3] = func_merge(I,Trafficxy,Smj,SCALE); %提取交通标志的中心点...
文本情感识别分析系统Python+SVM分类算法+机器学习人工智能+计算机毕业设计
一、介绍 使用Python作为开发语言，基于文本数据集（一个积极的xls文本格式和一个消极的xls文本格式文件），使用Word2vec对文本进行处理。通过支持向量机SVM算法训练情绪分类模型。实现对文本消极情感和文本积极情感的识别。并基于Django框架开发网页平台实现对用户的可视化操作和数据存储。 本项目通过开发一个基于Python语言的文本情感分析系统，能够自动识别文本中的情感倾向，并区分.....
R语言中的支持向量机（SVM）与K最近邻（KNN）算法实现与应用
在机器学习领域，支持向量机（SVM）和K最近邻（KNN）是两种非常流行且强大的分类与回归算法。它们在处理高维数据和复杂分类任务时展现出了卓越的性能。本文将深入探讨这两种算法在R语言中的实现方式、工作原理以及实际应用场景。 支持向量机（SVM） 原理概述 支持向量机是一种基于监督学习的分类算法...
基于SVm和随机森林算法模型的中国黄金价格预测分析与研究
摘要 本研究基于回归模型，运用支持向量机（SVM）、决策树和随机森林算法，对中国黄金价格进行预测分析。通过历史黄金价格数据的分析和特征工程，建立了相应的预测模型，并利用SVM、决策树和随机森林算法进行训练和预测。 首先，通过对黄金价格时间序列数据的探索性分析，发现黄金价格存在一定的趋势和季节性变化。随后，进行了数据预处理和特征选择，为建立准确的预测模型奠定了基础。分别使用SVM、决策树和随机...
深入探索机器学习中的支持向量机（SVM）算法：原理、应用与Python代码示例全面解析
在机器学习的广阔天地里，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）无疑是一颗璀璨的明珠。作为一种强大的监督学习算法，SVM不仅在分类任务中大放异彩，还能扩展到回归分析和异常检测等领域，其独特的魅力吸引了无数研究者和实践者的目光。 SVM的核心思想是在高维空间中寻找一个最优超平面ÿ...
【机器学习】解释对偶的概念及SVM中的对偶算法？(面试回答)
对偶的概念？ （1）概念对偶一般来说是以一对一的方式，常常通过某个对合算子，把一种概念、公理或数学结构转化为另一种概念、公理或数学结构：如果A的对偶是B，那么B的对偶是A。在强对偶性成立的情况下由对偶问题可以得到主问题的最优下界，对偶问题是凸优化问题，可以进行较好的求解。...
m基于WOA优化的SVM乳腺癌细胞和正常细胞分类识别算法matlab仿真,对比BP网络,SVM,PSO+SVM
1.算法描述 SVM 是有监督的学习模型，我们需要事先对数据打上分类标签，通过求解最大分类间隔来求解二分类问题。如果要求解多分类问题，可以将多个二分类器组合起来形成一个多分类器。 WOA算法设计的既精妙又富有特色，它源于对自然界中座头鲸群体狩猎行为的模拟， 通过鲸鱼群体搜索、包围、追捕和攻击猎物等过程实现优时化搜索的目的。在原始的WOA中，提供了包围猎物，螺旋气泡、寻找猎物的数学模型...
Python实现支持向量机SVM分类模型(SVC算法)并应用网格搜索算法调优项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 ...
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