登录
首页 » matlab » 支持向量机SVM和核函数的matlab程序集

支持向量机SVM和核函数的matlab程序集

于 2020-06-23 发布 文件大小:4322KB
0 228
下载积分: 1 下载次数: 3

代码说明:

  支持向量机SVM和核函数的MATLAB程序集(MATLAB SVM RBF SIGMOD)

文件列表:

支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\AdaptScalSVM\costlbfixed.m, 1486 , 2003-01-29
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\AdaptScalSVM\costlfixed.m, 1653 , 2003-01-29
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\AdaptScalSVM\costwbfixed.m, 1704 , 2003-01-29
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\AdaptScalSVM\costwfixed.m, 1878 , 2003-01-29
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\AdaptScalSVM\ExampledemoAdaptScal.m, 4410 , 2003-03-07
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\AdaptScalSVM\ExampleFeatSelAdaptScal.m, 1999 , 2003-03-07
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\AdaptScalSVM\gradlbfixed.m, 1770 , 2003-01-29
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\AdaptScalSVM\gradlfixed.m, 1962 , 2003-01-29
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\AdaptScalSVM\gradwbfixed.m, 1543 , 2003-01-29
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\AdaptScalSVM\gradwfixed.m, 1769 , 2003-01-29
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\AdaptScalSVM\LagrangeUpdate.m, 2127 , 2003-01-29
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\AdaptScalSVM\SigmaUpdate.m, 7846 , 2003-03-07
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\AdaptScalSVM\svmfit.asv, 4728 , 2007-12-13
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\AdaptScalSVM\svmfit.m, 4728 , 2003-03-07
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\AdaptScalSVM\svmfitconj.m, 5874 , 2003-01-29
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\contents.m, 881 , 2003-05-30
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\cout.m, 573 , 2003-08-26
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\dataset1.mat, 17648 , 2000-08-07
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\dataset2.mat, 17648 , 2000-08-11
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\dataset3.mat, 13872 , 2000-08-15
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\datasets.m, 12316 , 2008-01-05
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exclass.m, 1363 , 2008-02-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exclass1.m, 1905 , 2008-02-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exclass2.m, 1912 , 2008-02-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exclass3.m, 994 , 2008-02-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exclass4.m, 1294 , 2008-02-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exclassalphainit.m, 2781 , 2008-02-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exclasscheckershaarkernel.m, 3681 , 2008-04-08
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exclasscheckershaarkernel2.m, 1754 , 2003-05-30
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exclassL2LS.m, 1628 , 2008-02-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exclasslibsvm.m, 1336 , 2008-02-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exclasslibsvmrealdata.m, 1094 , 2007-10-29
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exclassls.m, 1406 , 2008-02-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exclassnpa.m, 1441 , 2008-02-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exclassrn.m, 1438 , 2008-02-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exclassrn1.m, 1152 , 2008-02-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exkernelset.m, 512 , 2008-02-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exLPreg1d.m, 862 , 2005-03-04
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exmulticlass.m, 1488 , 2004-02-17
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exmulticlass1.m, 2165 , 2003-05-30
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exmulticlass1v1.m, 1855 , 2006-01-02
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exmulticlass2.m, 1326 , 2003-05-30
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exmulticlassall.m, 1954 , 2008-02-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exmulticlassall2.m, 2067 , 2008-02-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exnlrlpsvm.m, 1513 , 2008-02-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exnuclass1.m, 1296 , 2008-02-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exoneclasssvm.m, 1077 , 2008-02-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exr2smallestsphere.m, 729 , 2006-01-17
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exrankboost.m, 1425 , 2008-02-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exrankboost1.m, 1653 , 2005-08-18
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exreg1d.m, 864 , 2006-05-12
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exreg1dls.m, 872 , 2003-11-25
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exreg2d.m, 921 , 2004-02-25
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exregrn.m, 1099 , 2005-07-24
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exroccurve.m, 1345 , 2005-01-01
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exroccurvemodelsel.m, 3547 , 2004-07-30
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exsvmroc1.m, 2831 , 2008-02-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\exsvmroc2.m, 2014 , 2004-12-31
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\extensorwavkernel.m, 2934 , 2008-02-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\FeatSelAdaptScal.m, 4410 , 2003-03-07
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\FeatSelAdaptScal1.m, 2116 , 2003-05-30
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\featSelExample.m, 4273 , 2008-02-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\featselreg\exfeatselreg1.m, 1590 , 2006-03-14
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\featselreg\FeatSelregalpha.m, 4499 , 2006-03-14
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\featselreg\FeatSelregalphaGD.m, 6382 , 2006-03-14
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\featselreg\FeatSelregalphaGDrandom.m, 7462 , 2006-03-14
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\featselreg\FeatSelreglinearL1.m, 1666 , 2004-09-05
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\featselreg\FeatSelregmargin.m, 4386 , 2006-03-14
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\featselreg\FeatSelregmarginGD.m, 4904 , 2006-03-14
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\featselreg\FeatSelregmarginGDrandom.m, 5911 , 2006-03-14
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\featselreg\FeatSelregr2w2.m, 5227 , 2006-03-14
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\featselreg\FeatSelregr2w2GD.m, 6378 , 2006-03-14
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\featselreg\FeatSelregr2w2GDrandom.m, 7417 , 2006-03-14
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\featselreg\FeatSelregspanbound.m, 6106 , 2006-03-14
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\featselreg\FeatSelregspanboundGD.m, 7088 , 2006-03-14
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\featselreg\FeatSelregspanboundGDrandom.m, 8229 , 2006-03-14
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\featselreg\r2alpharegL2.m, 183 , 2004-11-30
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\featselreg\spanestimateregL2.m, 586 , 2004-11-15
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\FeatureSelection\featselcorrcoeff.m, 293 , 2005-09-18
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\FeatureSelection\featselkernelderivative.m, 2155 , 2005-01-17
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\FeatureSelection\FeatSelmargdif.m, 5659 , 2003-06-16
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\FeatureSelection\FeatSelmargdif1v1.m, 6963 , 2003-06-16
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\FeatureSelection\FeatSelmargin.m, 4404 , 2002-11-29
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\FeatureSelection\FeatSelr2w2.m, 5220 , 2004-11-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\FeatureSelection\FeatSelr2w2diff.m, 6257 , 2004-11-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\fileaccess.m, 961 , 2004-02-24
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\functioneval.m, 666 , 2000-08-12
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\gda.m, 2886 , 2003-03-19
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\givrot.m, 245 , 2000-06-06
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\jouet.m, 1254 , 2004-07-07
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\kbp\BuildTrapScale.m, 95 , 2005-01-28
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\kbp\calcdistance.m, 423 , 2005-01-27
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\kbp\CalcTrapScale.m, 567 , 2005-01-27
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\kbp\exlar.m, 1780 , 2006-01-03
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\kbp\exlar1.m, 1775 , 2005-12-18
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\kbp\exlarrealdata.m, 1661 , 2005-12-18
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\kbp\exlarsignalclassif.m, 2908 , 2005-12-18
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\kbp\exmultikernellarclass.m, 1103 , 2005-12-18
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\kbp\HingeLAR.m, 14968 , 2007-03-09
支持向量机SVM和核函数的matlab程序集\kbp\HingeLAR2.m, 14360 , 2007-01-03

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

发表评论

0 个回复

  • Tutor-num
    wavelet transform source codes
    2011-07-19 14:48:09下载
    积分:1
  • Numerical-Mathematic
    Quarteroni的计算数学,包含内容非常广泛,除了经典的数值分析内容,还有不少偏微分及网格划分。(Contains the content is very extensive, in addition to the content of classical numerical analysis, there are a lot of partial differential and mesh.)
    2015-04-14 17:58:05下载
    积分:1
  • 新建 WinRAR 压缩文件
    说明:  利用SVD进行信号降噪,通过fft判断奇异值个数,确定重构矩阵结构(Using SVD to reduce the noise of signal, using FFT to determine the number of singular values, and determining the structure of reconstruction matrix)
    2020-09-07 15:58:09下载
    积分:1
  • rayleigh
    This is layleigh source code for Matlab program
    2009-10-03 12:33:34下载
    积分:1
  • matlablearn
    说明:  如果你还在为数据计算烦恼,为信号仿真处理烦恼,试试这个文档,很好很优秀的matlab将为你解决一切(If you' re still trouble for the data calculated for the signal simulation dealing with troubles, try this document, very good very good matlab will give you solve all the)
    2009-08-28 20:02:54下载
    积分:1
  • bilinear
    In this paper, we introduce a new machine-learning-based data classification algorithm that is applied to network intrusion detection. The basic task is to classify network activities (in the network log as connection records) as normal or abnormal while minimizing misclassification. Although different classification models have been developed for network intrusion detection, each of them has its strengths and weaknesses, including the most commonly applied Support Vector Machine (SVM) method and the Clustering based on Self-Organized Ant Colony Network (CSOACN). Our new approach combines the SVM method with CSOACNs to take the advantages of both while avoiding their weaknesses. Our algorithm is implemented and evaluated using a standard benchmark KDD99 data set. Experiments show that CSVAC (Combining Support Vectors with Ant Colony) outperforms SVM alone or CSOACN alone in terms of both classification rate and run-time efficiency.
    2013-12-21 13:40:52下载
    积分:1
  • answer2
    利用burg和Levinson-Durbin算法,根据100年间每年12个月记录到的太阳黑子出现次数的平均值求太阳黑子的活动周期(Burg and the use of Levinson-Durbin algorithm, according to 100 years, 12 months a year recorded the average number of sunspots appear for the activities of sunspot cycle)
    2008-03-30 15:16:51下载
    积分:1
  • MVRD
    说明:  该算法实现了最小无失真相应(MVRD)波束形成(The algorithm to achieve the minimum distortion corresponding (MVRD) beamforming)
    2010-03-18 11:15:46下载
    积分:1
  • shuige
    南宁地区用matlab计算标准有效温度(SET)的计算公式(Nanning area calculation standards using matlab effective temperature (SET) is calculated)
    2021-04-05 23:09:03下载
    积分:1
  • ARIMA
    说明:  ARIMA 模型是在平稳的时间序列基础上建立起来的,因此时间序列的平稳性是建模的重要前提。检验时间序列模型平稳的方法一般采用 ADF 单位根检验模型去检验。当然如果时间序列不稳定,也可以通过一些操作去使得时间序列稳定(比如取对数,差分),然后进行 ARIMA 模型预测,得到稳定的时间序列的预测结果,然后对预测结果进行之前使序列稳定的操作的逆操作(取指数,差分的逆操作),就可以得到原始数据的预测结果。(time series prediction ARIMA)
    2020-06-30 15:09:04下载
    积分:1
  • 696516资源总数
  • 106914会员总数
  • 0今日下载