CNN+SVM结合的Python程序
简介
本仓库提供了一个基于CNN（卷积神经网络）和SVM（支持向量机）结合的Python程序。该程序结合了深度学习和传统机器学习的优势，旨在提高分类任务的准确性和鲁棒性。
资源文件
- 文件名:
cnn_svm_combined.py - 描述: 该Python程序实现了CNN和SVM的结合，适用于图像分类等任务。程序中包含了数据预处理、模型构建、训练和评估等步骤。
使用说明
- 环境要求:
- Python 3.x
- TensorFlow 或 PyTorch
- Scikit-learn
- NumPy
- Matplotlib（可选，用于可视化）
- 运行步骤:
- 克隆本仓库到本地。
- 安装所需的Python库。
- 运行
cnn_svm_combined.py文件，按照提示进行数据加载、模型训练和评估。
- 自定义:
- 可以根据具体任务修改数据预处理部分。
- 调整CNN和SVM的参数以优化模型性能。
贡献
欢迎对本程序进行改进和优化，提交Pull Request或Issue。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。
希望这个程序能帮助你在深度学习和传统机器学习的结合应用中取得更好的效果！