”核函数“ 的搜索结果
核函数是在机器学习领域，尤其是在支持向量机（SVM）算法中常用到的一个概念。核函数的基本想法是通过一个非线性变换将原始数据映射到一个更高维的空间，在这个新的空间中，原本线性不可分的数据可能变得线性可分。...
内核方法是一类用于模式分析或识别的算法，其最知名的使用是在支持向量机（SVM）。...然而，这种映射函数几乎不需要计算的，所以可以说成是在低维空间计算高维空间内积的一个工具。将原始空间中的向量作为。
J. Tian、W. Yu 和 S. Xie 论文的 MATLAB 实现， “关于图像去噪的非局部滤波的核函数选择，”Proc。 国际。 会议。 关于机器学习和控制论，第 2964-2969 页，2008 年 7 月，中国昆明。
资源名：ELM 极限学习机的核函数 MATLAB程序_用于深入研究和改进极限学习机_elm_kernel 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我...
支持向量机，用于数据分类，核函数采用径向基核函数。
SVM关键是选取核函数的类型，常用核函数主要有线性内核，多项式内线性核函数线性核，主要用于线性可分的情况，我们可以看到特征空间到输入空间的维度是一样的，其参数少
支持向量机采用核函数来实现从原输入空间到一个高维空间的非线性映射,而由于普通核函数各有其利弊,为了得到学习能力和泛化性能都很强的核函数,研究了2种支持向量机核函数:全局核函数(线性核函数)和局部核函数(RBF核...
支持持向量机，不同核函数的混合来实现图像处理，效果比较理想
最小二乘学习算法,对函数进行拟合，核函数为三角函数，减小过拟合现象
针对采用高斯过程进行建模时，不同核函数形式有着不同学习效果的问题，提出了一种自定义的平方指数形式的核函数，并基于多项式函数拟合对这种新型的核函数进行了数值仿真。仿真结果表明，该核函数不但可以提高模型的...
为了提高模型的泛化能力和精度,提出了一种基于混合核函数的支持向量机(SVM)建模方法。所提出的混合核函数由径向基函数和多项式函数加权组合而成,克服了支持向量机模型中单个核函数的局限性。并利用量子粒子群算法...
基于埃尔来特正交多项式,文章提出了向童形式的广义埃尔米特多项式,并由此衍生出一类新的核函数――埃尔米特核函数。该类核函数最大的优势在于其参数仅在自然数中取值,能大大缩短参数优化时间。在鲁棒性与泛化性能...
摘 要：为了提高文本相似检测的综合表现，在文本文档相似特征的基础上构造了新的核函数S_Wang核函数。结合文本相似计算过程中的实际情况，将待比对的文本表示成向量，考虑通过2个向量间的乘积和欧氏距离来描述向量...
该代码包括了SVM的多核核函数的分类实现和可视化展示。
SVM非线性核函数程序
机器学习作业，分别使用最小二乘法与高斯核函数拟合非线性函数曲线
神经网络仿真作业，设计支持向量机实现一对数组的函数拟合P... .....]使用支持向量机相应的回归函数svr， svrplot ， svroutput进行函数拟合的仿真实验中采用rbf核函数，惩罚因子取100，控制回归精度的不敏感参数为0.02
1.高维空间比低维空间更易线性可分2.核函数是关于两个向量参数的函数3.正定核函数等于两个向量参数映射到高维空间的内积4.正定核函数等价于gram matrix是半正定的5.常用的核函数...
为了得到学习能力和泛化能力较好的核函数,根据核函数性质,将局部核函数和全局核函数线性组合成新的核函数-组合核函数,采用Cross-Validation方法对其参数和组合系数进行优化选择;将该核函数应用于支持向量机中,并对...
matlab程序，核函数方法，可用于认知无线电频谱感知中
径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF)，最常用的径向基函数是高斯核函数
研究核函数的几何度量和几何性质，并给出核函数选择(核选择)的建议．首先通过对核函数所蕴含的几何度量的深入分析，导出了常用的高斯径向基核函数和多项式核函数的黎曼度量、距离度量和角度度量；然后总结了这些几何...
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