下载此文档

最小二乘支持向量机在多分类中的应用研究的中期报告.docx


文档分类:IT计算机 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【最小二乘支持向量机在多分类中的应用研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【最小二乘支持向量机在多分类中的应用研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。最小二乘支持向量机在多分类中的应用研究的中期报告这是一个中期报告,关于最小二乘支持向量机在多分类中的应用研究。(SupportVectorMachine,SVM)作为一种有效的分类算法,已经在众多领域中得到应用,例如图像识别、文本分类、生物信息学等。在二分类问题中,传统的SVM算法已经被广泛研究和应用。但是,在多分类问题中,传统的SVM算法表现不佳,因此研究者们提出了许多改进的SVM算法。其中,最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachine,LS-SVM)是一种常见的改进算法,在多分类问题中具有良好的性能。-SVM算法解决多分类问题,并比较其性能和传统的SVM算法的性能,为实际应用提供参考。(1)文献调研对相关文献进行了系统的调研,了解了SVM算法的基本原理、LS-SVM算法的改进思路以及LS-SVM在多分类问题中的应用情况。(2)算法实现通过编程实现了LS-SVM算法,在数字手写体数据集(MNIST)中进行了多分类实验。同时,实现了传统的SVM算法作为比较对象。(3)实验结果分析在MNIST数据集上,使用LS-%,优于传统的SVM算法的准确率(%)。并且,分析了两种算法的训练时间和测试时间,发现LS-SVM算法的运行时间更短。(1)对LS-SVM算法进行优化,提高其性能。(2)在其他数据集上进行实验,比较两种算法的性能。(3)最终形成完整的研究报告。

最小二乘支持向量机在多分类中的应用研究的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuww
  • 文件大小10 KB
  • 时间2024-04-17