文件名称:libsvm-3.12

  • 所属分类:
  • JSP源码/Java
  • 资源属性:
  • [MacOS] [Matlab] [源码]
  • 上传时间:
  • 2013-01-26
  • 文件大小:
  • 601kb
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LIBSVM是台湾大学林智仁副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了源代码,方便改进、修改以及在其它操作系统上应用;该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少,提供了很多的默认参数,利用这些默认参数可以解决很多问题;并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题,包括基于一对一算法的多类模式识别问题。-The LIBSVM Taiwan University Chih- Jen Lin associate development and design a simple, easy to use and fast and efficient SVM pattern recognition and regression package, he not only compiled perform file system in the Windows series, and also provide the source codeconvenient improvements, modifications and applications on other operating systems the software adjust the parameters involved in SVM is relatively small, a lot of the default parameters, the use of these default parameters can solve a lot of problems provides cross-validation (Cross Validation) function. The software can solve the C-SVM, ν-SVM, ε-SVR and ν-SVR, including one-to-one algorithm multi-class pattern recognition problem
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libsvm-3.12\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.jar

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

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

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

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

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

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

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

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

...........\matlab\libsvmread.c

...........\......\libsvmwrite.c

...........\......\make.m

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

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

...........\......\svmpredict.c

...........\......\svmtrain.c

...........\......\svm_model_matlab.c

...........\......\svm_model_matlab.h

...........\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

...........\.......\libsvmwrite.mexw64

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

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

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

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

...........\.......\svmpredict.mexw32

...........\.......\svmpredict.mexw64

...........\.......\svmtrain.mexw32

...........\.......\svmtrain.mexw64

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

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

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

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

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

...........\matlab

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

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

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

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

libsvm-3.12

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