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SVM多分类:考虑四种优化方法(惩罚函数)和三种非线性分类(核),建立了求解多类分

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发表于 2023-11-12 17:15:43 | 显示全部楼层 |阅读模式
SVM多分类:考虑四种优化方法(惩罚函数)和三种非线性分类(核),建立了求解多类分类问题的支持向量机(SVM)

文件列表:
Augmented_Lagrangian.m
Ker_Linear.m
Ker_Polynomial.m
Ker_RBF.m
Ker_Sigmoid.m
Numerical_project.pdf
Quadratic_Penalty.m
README.md
SVM.m
SVM_plot.m
SVM_pred.m
Untitled.m
abalone.data
augmented_grad.m
backtracking.m
data.m
data_feature.m
data_fisheriris.m
data_label.m
define_parameters.m
descentLineSearch.m
interiorPoint_Barrier.m
lukes code.zip
main.m
penalty_grad.m
scatter_point.jpg

运行例图:
01.gif


SVM多分类:考虑四种优化方法(惩罚函数)和三种非线性分类(核),建立了求解多类分.zip (928.2 KB, 下载次数: 0, 售价: 30 积分)


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