文件名称：支持向量数据描述 (SVDD) 的 Python 实现（异常检测/故障检测）
文件大小：5.89MB
文件格式：ZIP
更新时间：2023-04-15 13:48:43
SVDD Python 支持向量数据描述 异常检测 机器学习
支持向量数据描述 (Support Vector Data Description, SVDD) 语言：Python 版本：V1.1 --------------------------------------------- 创作不易，欢迎各位5星好评~~~ 如有疑问或建议，请发邮件至：iqiukp@outlook.com 可提供关于该算法/代码的付费咨询和有偿编写 -------------------------------------------- 主要功能 1. 基于 sklearn.base 的 SVDD BaseEstimator 2. 支持单值分类和二值分类的超球体构建 3. 支持多种核函数 (linear, gaussian, polynomial, sigmoid) 4. 支持 2D 数据的决策边界可视化 --------------------------------------------- 依赖库 cvxopt matplotlib numpy scikit_learn scikit-opt (可选，仅用于参数优化)
【文件预览】：
SVDD-Python
----.gitattributes(68B)
----src()
--------BaseSVDD.py(25KB)
--------__pycache__()
----requirements.txt(70B)
----examples()
--------svdd_example_grid_search.py(1KB)
--------svdd_example_kernel.py(781B)
--------svdd_example_KPCA.py(1KB)
--------svdd_example_confusion_matrix.py(2KB)
--------svdd_example_unlabeled_data.py(626B)
--------svdd_example_hybrid_data.py(709B)
--------svdd_example_PSO.py(1KB)
--------svdd_example_cross_validation.py(736B)
----LICENSE(1KB)
----README.md(10KB)
----.git()
--------logs()
--------packed-refs(170B)
--------info()
--------index(3KB)
--------COMMIT_EDITMSG(20B)
--------objects()
--------HEAD(23B)
--------config(328B)
--------FETCH_HEAD(99B)
--------ORIG_HEAD(41B)
--------refs()
--------hooks()
--------description(73B)