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自实现-SVM支持向量机
自实现-SVM支持向量机
SVM支持向量机-原理
1.1.SVM基础模型
【硬间隔】SVM硬间隔模型与损失函数
【硬间隔】SVM硬间隔损失函数的对偶问题
【软间隔】SVM软间隔模型与损失函数
【软间隔】SVM软间隔损失函数的对偶问题
1.2.SMO算法求解SVM
【综述】SVM-SMO求解算法思想
【原理】SVM-SMO求解算法原理
【推导】SVM-SMO求解算法原理-αIαJ的优化推导
【流程】SVM-SMO求解算法流程
1.3.SVM附件
【附件】如何搭建环境调试libsvm3.25
【附件】拉格朗日对偶性-解决带约束条件的优化问题
SVM多类别模型与概率模型
2.1.SVM概率模型
【原理】SVM概率模型原理
【推导】SVM概率模型相关公式推导
【流程】SVM概率模型算法流程
2.2.SVM多类别模型
【原理】SVM多类别模型
【原理】SVM多类别概率模型原理
SVM代码实现
3.1.SVM代码实现-matlab
【代码】svm代码说明
【代码】svm_train_one.m
【代码】svm_predict_one.m
【代码】svm_train_prob_one
【代码】svm_muti_train.m
【代码】svm_muti_predict.m
【代码】测试-test_svm_one
【代码】测试-test_svm_train_prob_one
【代码】测试-test_svm_muti_train.m
3.2.SVM代码实现-python
【说明】SVM代码说明
【代码】SVM二分类模型代码-svm_train_one.py
【代码】SVM二分类概率模型代码-svm_train_prob_one.py
【代码】SVM多分类模型-svm_muti_train.py
更多内容>
【说明】SVM代码说明
作者 : 老饼
发表日期 : 2023-12-31 06:38:42
更新日期 : 2024-11-06 12:08:42
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