针对神经网络存在的过学习、欠学习、局部极小值等问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的数字调制方式的识别方法。从信号的瞬时幅度,瞬时相位,瞬时频率,频谱,包络变化等特性中提取了7个特征参数,用于训练支持向量机。运用二叉树理论设计多类分类器,与已有算法相比,具有简单、高速、高精度的特点。仿真结果证明,在高斯白噪声(AWGN)下,当信噪比大于15dB时,对2ASK、4ASK、8ASK、2FSK、4FSK、8FSK、BPSK、QPSK、8PSK调制方式的识别率可以达到97%以上。

libsvm是台湾林智仁开发的支持向量机工具箱，非常有名。该资源中包含了其matlab最新版libsvm-mat-weights-3.0-1。作者利用此工具箱编写了一个多类识别的问题，对于svm的学习非常有帮助。该程序拥有良好界面，经过测试，可以放心使用。

Naive-Bayes-classification

虹膜推理网络服务 该项目包含用于为在Iris数据集上训练的XGBoost多类别分类器提供服务的代码，并通过启用了docker的fastAPI接口提供服务，此外还包括pytest单元测试以及通过蝗虫对已部署服务的负载测试。 通过在项目根文件夹中运行以下命令，可以使用pipreqs提取需求： pipreqs --encoding=utf8 ./ 运行网络服务器 cd src uvicorn main:app --port 8006 (--reload) 或使用docker-compose： docker-compose up 使用.env文件中的指定主机和容器端口。 之后，您可以浏览生成的文档，通过上的Swagger UI尝试API的功能和行为，默认情况下为 运行测试套件 从根项目文件夹： pytest 使用蝗虫进行负载测试 运行蝗虫服务 cd load_test locust --

一般信息 支持向量机（SVM）和相关的基于内核的学习算法是一类知名的机器学习算法，用于非参数分类和回归。 liquidSVM是SVM的实现，其主要功能是： 完全集成的超参数选择， 无论大小数据集，其速度都极高， ， ， ， 和绑定， 为专家提供充分的灵活性，以及 包括各种不同的学习场景： 多类别分类，ROC和Neyman-Pearson学习， 最小二乘，分位数和预期回归。 如有疑问和意见，请通过与我们联系。 您也可以在此处要求注册到我们的邮件列表。 liquidSVM已根据许可。 如果您需要其他许可证，请与联系。 命令行界面 命令行版本的。 Linux / OS X的终

对于刚刚开始学习SVM的同学很有帮助哦！快来看看吧

为了进一步提高支持向量机分类的准确性和泛化能力，提出一种基于支持向量机的改进二叉树分类算法.首先介绍支持向量机的基本原理，总结了常见的多分类器分类算法及其特点，结合现有分类算法的优点，为分类器引入了不同的权值，提出二叉树改进分类算法，有效避免了常用分类算法不足.通过仿真实验，与典型的多类分类算法对比，验证该算法的有效性，为多类分类预测研究提供了一条有效的途径.

Entropy_triangle 是一个函数，它实现了两个工具，通过对混淆矩阵或列联表的熵度量来分析多类或多类分类器的行为。 首先，我们获得了一个熵的平衡方程，它捕捉了分类器的有趣属性。 其次，通过对这个平衡方程进行归一化，我们首先在三维熵空间中得到一个 2-单纯形，然后得到 de Finetti 熵图或熵三角形。 完整说明可在以下位置找到： Valverde-Albacete, F. 和 Peláez-Moreno, C. 评估多类分类器性能的两种信息理论工具。 模式识别快报 (2010) vol. 31 (12) 页。 1665-1671 在 2.0 版本中，熵三角形添加了一个颜色条来绘制另一个变量，例如准确度，针对互信息，熵减信息的变化。 我们还添加了一个脚本 (compareETs) 来可视化您自己的 ET，并以乳胶就绪格式打印 NIT 和 EMA 与其他度量。 归一化信

功能1. NaiveBayes.predict(_) 2. NaiveBayes.find（_） 描述1.返回一个或多个测试实例的估计标签以及估计的准确性。 2. 以降序返回具有各自概率的标签。 使用鸢尾花数据集的示例 加载fisheriris X = 测量值； Y = 物种； Xnew = [min(X);mean(X);max(X)]; mdl = NaiveBayes('gaussian'); mdl = mdl.fit(X,Y) Ypred = mdl.predict(Xnew) Ypred = 'setosa' '杂色' '弗吉尼亚' Ynew = {'versicolor';'versicolor';'virginica'}; 准确率=accuracy_score（Ypred，Ynew） 精度= 0.6667 查看脚本文件中描述的更多示例。

文章目录1. 问题描述2. 数据介绍2.1 数据描述2.2 数据2.3 数据可视化3. 模型选择3.1 固有的多类分类器3.2 1对多的多类分类器3.3 OneVsRestClassifier3.4 OneVsOneClassifier4. 结果分析5. 附完整代码 鸢尾花（拼音：yuān wěi huā）又名：蓝蝴蝶、紫蝴蝶、扁竹花等，鸢尾属约300种，原产于中国中部及日本，是法国的国花。鸢尾花主要色彩为蓝紫色，有“蓝色妖姬”的美誉，鸢尾花因花瓣形如鸢鸟尾巴而称之，有蓝、紫、黄、白、红等颜色，英文irises音译俗称为“爱丽丝” 本文使用sklearn的逻辑斯谛回归模型，进行鸢尾花多分类预