文件名称:svm_box
- 所属分类：
- 人工智能/神经网络/遗传算法
- 资源属性：
- [MacOS] [Matlab] [源码]
- 上传时间：
- 2012-11-26
- 文件大小：
- 635kb
- 下载次数：
- 0次
- 提 供 者：
- a***
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- 无
- 下载说明：
- 别用迅雷下载，失败请重下，重下不扣分！
介绍说明－－下载内容均来自于网络，请自行研究使用
matlab的SVM工具箱，特别好用，把数据放入文件夹下的matlab文件夹下，打开matlab，输入1.-mex setup 2.y 3.2 4.y然后就可以通过训练样本和测试样本得出分类正确率和测试结果矩阵。-matlab SVM BOX
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
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...\..........\..........\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.jar
...\..........\..........\....\Makefile
...\..........\..........\....\svm_predict.java
...\..........\..........\....\svm_scale.java
...\..........\..........\....\svm_toy.java
...\..........\..........\....\svm_train.java
...\..........\..........\....\test_applet.html
...\..........\..........\Makefile
...\..........\..........\Makefile.win
...\..........\..........\matlab\CrossValidation2.m
...\..........\..........\......\libsvmread.c
...\..........\..........\......\libsvmread.mexw32
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...\..........\..........\......\libsvmwrite.mexw32
...\..........\..........\......\make.m
...\..........\..........\......\Makefile
...\..........\..........\......\README
...\..........\..........\......\subset.m
...\..........\..........\......\svm.obj
...\..........\..........\......\svmpredict.c
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...\..........\..........\......\svmtrain.c
...\..........\..........\......\svmtrain.mexw32
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...\..........\..........\......\svm_model_matlab.h
...\..........\..........\......\svm_model_matlab.obj
...\..........\..........\......\test.asv
...\..........\..........\......\test.m
...\..........\..........\python\Makefile
...\..........\..........\......\README
...\..........\..........\......\svm.py
...\..........\..........\......\svmutil.py
...\..........\..........\README
...\..........\..........\svm-predict.c
...\..........\..........\svm-scale.c
...\..........\..........\....toy\gtk\callbacks.cpp
...\..........\..........\.......\...\callbacks.h
...\..........\..........\.......\...\interface.c
...\..........\..........\.......\...\interface.h
...\..........\..........\.......\...\main.c
...\..........\..........\.......\...\Makefile
...\..........\..........\.......\...\svm-toy.glade
...\..........\..........\.......\qt\Makefile
...\..........\..........\.......\..\svm-toy.cpp
...\..........\..........\.......\windows\svm-toy.cpp
...\..........\..........\svm-train.c
...\..........\..........\svm.cpp
...\..........\..........\svm.def
...\..........\..........\svm.h
...\..........\..........\tools\checkdata.py
...\..........\..........\.....\easy.py
...\..........\..........\.....\grid.py
...\..........\..........\.....\README
...\..........\..........\.....\subset.py
...\..........\..........\windows\libsvm.dll
...\..........\..........\.......\libsvmread.mexw32
...\..........\..........\.......\libsvmread.mexw64
...\..........\..........\.......\libsvmwrite.mexw32
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...\..........\..........\.......\svm-toy.exe
...\..........\..........\.......\svm-train.exe
...\..........\..........\.......\svmpredict.mexw32
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...\..........\..........\.......\windows
...\..........\..........\java
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...\..........\..........\python
...\..........\..........\svm-toy
...\..........\..........\tools
...\..........\..........\windows
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...\libsvm-3.1
svm
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svm