Назад к каталогу

NoveltyDetection

Detects Novelties/Outliers using Support Vector Machine

Версия1.0.2
ZIP на зеркалепо запросу
ПроверкаSHA-256
Размер8.20 KiB
Источникофициальный
Обновлено2026-07-04

Установка

Последняя опубликованная версия
1.0.28.20 KiB ZIP
ZIP еще не в горячем кешеАрхив еще не сохранен локально. Первый запрос может занять больше времени: реестр скачает файл на сервере, проверит checksum и только потом отдаст ZIP.версия: последняя
Как подключить скачанный ZIP
  1. Скачайте архив — реестр отдает его уже проверенным.
  2. В Arduino IDE выберите «Скетч → Подключить библиотеку → Добавить .ZIP библиотеку».
  3. Укажите скачанный файл — библиотека появится в списке доступных.
Каталог подготовлен для TREMA IDE: программа сможет устанавливать библиотеки с этого зеркала.
Контрольная суммаSHA-256:bafb302fcc89843326e88b31e2b12d9d6ad864b583a7ee04d099649ac8a312db
АрхивNoveltyDetection-1.0.2-bafb302f.zip

Описание

Simple SVM One Class machine learning algorithm. This system reads your SVM model and scaling parameters from the LIBSVM standard format (gui tool coming soon) into EEPROM memory and will detect outliers and novelties using it.For more information read the article here: https://medium.com/analytics-vidhya/part-2-novelty-detection-on-an-arduino-using-one-class-svm-3c0bfa2a0f26

Версии

Показано: 2
1.0.22026-07-04 20:51:23 UTC
ZIP по запросу
первое скачивание может быть дольше
1.0.12026-07-04 20:51:23 UTC
ZIP по запросу
первое скачивание может быть дольше