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svm 的参数优化,利用交叉验证法选择最优参数c g,最终提高训练集的分类准确率,更好的提高分类器性能-Svm parameter optimization, the use of cross-validation method to the optimal parameter c g, and ultimately improve the training set classification accuracy,better improve the classifier performance
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