说明：利用粒子群算法对支持向量机（SVM）进行分类优化

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说明：经典的支持向量机SVM用于分类的matlab程序，可用于辨识，分类和参数优化!

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说明：svm算法，用于数据挖掘，分类，图像处理。

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说明：实现图像分类，支持向量机原始优化算法SMO

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说明：算法流程：选定训练集和测试集-数据预处理-交叉验证选择最佳参数-分类准确率-预测-利用最佳参数训练SVM。

数据预处理 交叉验证 最佳参数 训练SVM SVM

说明：该代码用于分类，主要是基于pso优化svm参数的分类代码。

pso优化 svm参数 分类代码

说明：采用cross validation的思想可以在某种意义下得到最优的参数,可以有效的避免过学习和欠学习状态的发生,最终对于测试集合的预测得到较理想的准确率.采用实例验证表明,用cross validation选取出的参数来训练SVM得到的模型比随机的选取参数训练SVM得到的模型在最后分类预测上更有效...

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说明：预测分类，很赞 ELM在研究中被视为一类特殊的FNN，或对FNN及其反向传播算法的改进，其特点是隐含层节点的权重为随机或人为给定的，且不需要更新，学习过程仅计算输出权重 [2]。 传统的ELM具有单隐含层，在与其它浅层学习系统，例如单层感知机（single layer perceptron）和支持向...

深度学习回归 ELM多分类 ELM FNN elm分类代码

说明：局部性约束线性编码 （LLC）这可以看成是 LCC 的快速实现，利用项目纳入每个描述符的局部性约束其局部坐标系。实验结果表明，通过使用 LLC 生成最终表示形式 （图 1）代码可以达到令人印象深刻的影像分类精度甚至与线性支持向量机分类器。此外，优化采用 LLC 的问题具有解析解，计算的复杂性在哪里只...

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说明：SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能