说明：包含PCA，LDA降维方法和SVM等分类器； 主成分分析方法从本质上来说，是一种把高维数据空间降到低维数据空间中，目的是寻找最小均方意义下最能代表原始数据的投影方法 线性判别分析的LDA思想是寻找一个最佳的投影的映射，目的是达到对整体类别而言，达到类内紧致，类间离散。这样带有类别信息的投影...

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说明：VC维理论和结构风险最小化准则是统计学习理论中的重要内容,基于这一理论的支持向量机算法由于具有好的泛化性能受到重视,并被研究用于文本分类问题.基于多项式核的研究工作认为SVM的泛化能力不受多项式阶数的影响,并且能够处理很高维的分类问题,用于文本分类无需进行特征选择.研究发现,随着多项式核阶数的升高,...

VC维理论 最小化准则

说明：这是糖尿病性视网膜病变，利用支持向量机分类器的自动检测的代码。我们使用某种算法来检测这一疾病。但该算法不是有效.我们正在寻找有效的一个。糖尿病视网膜病变 （DR） 是造成糖尿病患者的视力威胁的风险。它是因由于糖尿病视网膜损伤发生的。早期诊断和治疗已被证明防止视力丧失和失明。眼底照相机获得的视网膜图像...

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说明：应用背景在这里，我们使用DCT特征提取和 ；支持向量机分类器。我们已经评估了这个人脸识别程序使用错误率。关键技术人脸识别DCT特征提取支持向量机分类器欧氏距离主成分分析（主成分分析）

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说明：随机森林分类器，附带SVM分离器。Random Forest for Matlab This toolbox was written for my own education and to give me a chance to explore the models a bit. It is N...

说明：非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。

灵敏度分析 重要度 sobol灵敏度 sensitivity 灵敏度检验

说明：需要自己下载数据集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

说明：matlab开发工具箱中的支持向量机，IDW距离反比加权方法，DC-DC部分采用定功率单环控制，阐述了负荷预测的应用研究,现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析。

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说明：逼近非线性内核使用特征映射获得了大量的利息在近年来由于在减少培训和测试次数支持向量机分类器和其他基于核的学习算法中的应用。我们将这条线的工作和目前的低失真嵌入的点积内核扩展到线性的欧几里得空间。我们我们的研究结果基于谐波分析表征所有的点积内核中的经典理论结果，并使用它来定义随机的特征映射到本机的点积...

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说明：离线签名验证使用MATLAB软件中的支持向量机分类器

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