说明：利用粒子群算法对支持向量机（SVM）进行分类优化

SVMcgForRegress 粒子群-支持向量机 粒子群算法-优化-SVM psoSVMcgForregress 粒子-群算法-优化-SVM

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!

SVM--matlab 参数辨识 SVM分类 matlab-分类 优化

说明：svm算法，用于数据挖掘，分类，图像处理。

SVM 图像 分类 ABC算法 ABC SVM svm图像 图像分类

说明：实现图像分类，支持向量机原始优化算法SMO

图像分类-MATLAB SVM分类优化 smo算法 SVM smo--svm-matlab

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：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...

matlab 分类 svm 性能 参数 优化 更好 如何 提升

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...

matlab 分类 图像 代码 LLCmatlab

说明：SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能

说明： Matlab程序：SVM回归分析以及参数优化，更好的提升分类器的性能。资源包括创建SVR训练模型，寻找最佳c参数和g参数，建立SVR模型，SVR仿真预测实例分析。该资源适合SVM初学者！