支持向量机用于多类模式分类 - 必须选择最优参数 gamsig2 工具箱:LS_SVMlab 使用平台:Matlab6.5 :陆振波海军工程大学 欢迎同行来信交流与合作更多文章与程序下载请访问我的个人主页 电子邮件:luzhenboyahoo 个人主页::luzhenbo.88uuclcclearclose all------------------
支持向量机的matlab代码如果是7.0以上版本>>edit svmtrain>>edit svmclassify>>edit svmpredictfunction [svm_struct svIndex] = svmtrain(training groupnames varargin)SVMTRAIN trains a support vector machine classifier
1.色彩空间转换function [rg]=rgb_RGB(Ori_Face)R=Ori_Face(::1)G=Ori_Face(::2)B=Ori_Face(::3)R1=im2double(R) 将uint8型转换成double型G1=im2double(G)B1=im2double(B)RGB=R1G1B1row=size(Ori_Face1) 行像素col
1.色彩空间转换function [rg]=rgb_RGB(Ori_Face)R=Ori_Face(::1)G=Ori_Face(::2)B=Ori_Face(::3)R1=im2double(R) 将uint8型转换成double型G1=im2double(G)B1=im2double(B)RGB=R1G1B1row=size(Ori_Face1) 行像素col
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if-else分支几乎是所有人学习C语言后第一个接触的知识点那么我们学习逆向理所当然也应该从这里开始了其实关于if-else分支我们在上一节已经接触过了这一节我们将详细的探讨有关于if-else分支的识别与编译器可能使用的优化方案 在学习逆向的时候我们要始终记住我们是在与编译器打交道其次也要注重总结前辈们的经验我个人大致将if-else分支的逆向分为4种状态下面我将为大家一一讲解1.
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神经网络与支持向量机的区别 神经网络是基于传统统计学的基础上的传统统计学研究的内容是样本无穷大时的渐进理论即当样本数据趋于无穷多时的统计性质而实际问题中样本数据往往是有限的因此假设样本数据无穷多并以此推导出的各种算法很难在样本数据有限时取得理想的应用效果 支持向量机则是基于统计学理论的基础上的可以克服神经网络难以避免的问题通过支持向量机在逼近能力方面与BP网络仿真结果的比较表明支持向量
电 子 科 技 大 学2008级本科毕业设计(论文)任务书拟题单位 电子科技大学微固学院 审题人(签名)__________题目及副标题 支持向量机算法在人脸识别系统中的应用题目来源: 1.科研 2.生产 3.教学(含实验) 4.其它(选择其中一种) 主要任务:理解并掌握支持向量机算法原理理解并掌握人
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