文件名称:libsvm-2.9

  • 所属分类:
  • 图形/文字识别
  • 资源属性:
  • [MacOS] [C/C++] [源码]
  • 上传时间:
  • 2012-11-26
  • 文件大小:
  • 516kb
  • 下载次数:
  • 0次
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  • su***
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介绍说明--下载内容均来自于网络,请自行研究使用

SVM是一种比较新比较流行的算法,常常用在分类问题和回归问题上。

SVM方法的VC实现,libsvm源码-SVM is a relatively new algorithm is more popular, often used in classification and regression issues. SVM method VC implementation, libsvm source
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

下载文件列表

libsvm-2.9\COPYRIGHT

..........\FAQ.html

..........\heart_scale

..........\java\libsvm\svm.java

..........\....\......\svm.m4

..........\....\......\svm_model.java

..........\....\......\svm_node.java

..........\....\......\svm_parameter.java

..........\....\......\svm_print_interface.java

..........\....\......\svm_problem.java

..........\....\libsvm

..........\....\libsvm.jar

..........\....\Makefile

..........\....\svm_predict.java

..........\....\svm_scale.java

..........\....\svm_toy.java

..........\....\svm_train.java

..........\....\test_applet.html

..........\java

..........\Makefile

..........\Makefile.win

..........\python\cross_validation.py

..........\......\Makefile

..........\......\README

..........\......\setup.py

..........\......\svm.py

..........\......\svmc.i

..........\......\svmc_wrap.c

..........\......\svm_test.py

..........\......\test_cross_validation.py

..........\python

..........\README

..........\svm-predict.c

..........\svm-scale.c

..........\....toy\gtk\callbacks.cpp

..........\.......\...\callbacks.h

..........\.......\...\interface.c

..........\.......\...\interface.h

..........\.......\...\main.c

..........\.......\...\Makefile

..........\.......\...\svm-toy.glade

..........\.......\gtk

..........\.......\qt\Makefile

..........\.......\..\svm-toy.cpp

..........\.......\qt

..........\.......\windows\svm-toy.cpp

..........\.......\windows

..........\svm-toy

..........\svm-train.c

..........\svm.cpp

..........\svm.h

..........\tools\checkdata.py

..........\.....\easy.py

..........\.....\grid.py

..........\.....\README

..........\.....\subset.py

..........\tools

..........\windows\python\svmc.pyd

..........\.......\python

..........\.......\svm-predict.exe

..........\.......\svm-scale.exe

..........\.......\svm-toy.exe

..........\.......\svm-train.exe

..........\windows

libsvm-2.9

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