SMO算法

当前话题为您枚举了最新的 SMO算法。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

社交拟态优化算法(SMO)的MATLAB代码优化及工程应用
社交拟态优化算法(SMO)是一种新型优化方法,特别适用于工程应用。提供了MATLAB代码示例(版本0.1),通过Costfunc.m文件来最小化目标函数。用户只需输入适当的SMO参数和问题参数即可进行优化。研究者可参考以下期刊文章:Saeed Balochian、Hossein Baloochian在《Expert Systems with Applications》2019年的研究成果。
SVM优化策略综述基于SMO算法的多核SVM模型探索与应用
在matlab开发环境中,利用SMO求解器和不同的内核(包括线性、rbf、多项式、sigmoid)创建SVM模型。通过在svm_test.m文件中运行示例,训练集的特征矩阵x(mxn)包含m个样本和n个特征,带有对应的标签向量y(mx1)。SMO求解器使用常数C和容差参数tol来优化模型训练。选择内核类型('l'代表线性,'r'代表rbf,'p'代表多项式,'s'代表sigmoid),并根据不同内核类型调整额外参数(如gamma、偏移和功率)。训练结果通过alpha系数和阈值b来确定分类边界。SMO算法支持从训练好的SVM模型中预测测试集样本的标签。
探秘算法世界:解读《算法导论》
作为算法领域的奠基性著作,《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑,深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。
智能算法遗传算法、蚁群算法、粒子群算法的多版本实现
智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法,是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。
分治算法
美赛可能会用到分治算法,代码如下。
算法精粹
算法精粹 数据结构 数组 链表 栈 队列 树 图 算法 排序 搜索 动态规划 回溯 分治
Pagerank 算法
运用 Java 编程语言以 MapReduce 技术实现 Pagerank 算法,数据集源于 web-Google.txt 文件。
Apriori算法
Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。
算法笔记
获取算法笔记的PDF版本,满足你的学习需求!
算法导论
本书全面阐述了算法的基本理论和应用,涵盖了排序、查找、图算法、动态规划等经典算法问题,并对算法的效率和正确性进行了深入分析。