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说明：KDE是估算数据的概率密度函数的非参数方法。这种方法背后的直觉是密度函数将更多的 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

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说明：它可以帮助你了解SVDD第一阶段：数据划分为每个类第二阶段：建设ç最小的封装领域第三阶段：要使用每个训练的内核半径函数作为一个伪后验密度函数分类未知的未来格局

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说明：关于VMD的一篇博士论文，其中比较了EMD和LMD以及VMD的分解效果，证明VMD分解有较好的效果。

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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,...

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