说明:1.%% 清空环境变量 2.%% 数据预处理 3.% 随机产生训练集和测试集 4.%% 数据归一化 5.%% SVM模型创建/训练 6.%% 利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练 7.%% SVM仿真预测 8.%% 绘图
说明:2017年研究生数学建模竞赛B题参考资料【大合集】
说明:利用已有的的图片进行人脸检测,看看测试集与训练集有多少的错误率
说明:香蕉形(banana)标准数据集,用于测试机器学习与模式识别算法。
说明:模式识别:线性分类器,fisher线性判别female和male中分别为训练集test1和test2为测试集
说明:多智能体集群算法,测试可以使用,需要具体修改。
说明:用遗传算法进行多元函数的优化,是测试函数与数据集的基本方法。