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雷达卡
MATLAB
实现基于
CNN-SVM
卷积神经网络（
CNN）结合支持向量机（
SVM）进行多特征分类预测的详细项目实例
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随着信息技术的快速发展，数据产生的速度和规模呈现出爆炸式增长。在众多应用领域，复杂数据结构和多样特征的数据类型日益增多，这为传统的机器学习方法提出了更高的要求。图像识别、医学诊断、金融风险评估、语音识别、自然语言处理等领域都在迫切需求更加自动化、智能化、准确性更高的分类预测系统。卷积神经网络（CNN）因擅长自动从原始数据中提取多层次的特征表示，已成为深度学习领域中最受欢迎的模型之一。CNN通过多层卷积与池化操作能够学习到数据的空间层级结构信息，极大地提升了数据的表达能力。
然而，尽管CNN在特征提取方面表现不俗，其分类器（如Softmax）在处理高度复杂或者分布不均的数据时，往往存在泛化能力弱、易受过拟合影响等问题。与此同时，支持向量机（SVM）作为一种经典的监督学习算法，具有结构风险最小化原则，能够有效避免过拟合，并 ...
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