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S200502106_SVM_for_classfication
- SVM用于模式识别 整理别人的代码（原来的是英文）所得： kernel.m用于内积矩阵的计算 svcplot.m用于绘图 svm168.m是主程序 testlin.m是采用线形内积函数的支持向量机应用的 文件 testrbf.m是采用RBF内积函数的支持向量机应用 的 文件 每个文件中都有说明。 仿真平台matlab7.0, 仿真全部通过 将所有文件拷贝到work目录下（注意不要直接将上层
27796720simple-SVM
- 支持向量积的一些分类器训练的matlab代码-support vector plot of some classifier training Matlab code
svm_v0.55beta
- 支持向量积SVM的工具箱，Matlab板的。
libsvm-2.84
- 支持向量积
支持向量积的使用实例
- 主要是支持向量积的一个使用实例
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- 支持向量积SVM的工具箱，Matlab板的。-SVM Support Vector plot of the toolbox, Matlab board.
SupportVectorMachine
- 支持向量积很好的学习材料，对初学者有很大的帮助-Support Vector Machine
zhichixiangliangji
- 支持向量积的调制识别原代码，关于学习训练-Support Vector plot of the original code modulation recognition, Learn about the training
WGL02
- 自行编写一个简单的Vector3 向量类，至少需支持3D向量间的加减乘除操作，向量与标量浮点数的乘除操作，以及点乘(Dot)和叉积(Cross)以及归一化（Normalize）操作。（20 ） (2) 自行编写一个Matrix4x4矩阵类，至少需要支持矩阵间加减操作，矩阵乘操作，矩阵单位化操作（Identity，即输出一个单位矩阵），转置操作，以及矩阵与3D向量相乘的操作。（请思考为何使用4x4的矩阵，并注意其与3D向量的相乘方式，
sew2
- 基于支持向量机的青年女性红细胞压积参考值与地理环境关系研究.-Support vector machine based on the young women of the reference value of hematocrit and geographical environment research .
SVM
- 机器学习方法中支持向量积学习算法,带有实例数据，适合机器学习的朋友使用！-Support Vector Machine，SVM
DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0
- DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0 深度学习,卷积神经网络,Matlab工具箱 参考文献: [1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006 [2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998 [3]
DeepLearnToolbox_CNN_lzbV3.0
- CNN - 主程序 参考文献: [1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006 [2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998 [3] https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLe
PSO-optimization-of-SVM
- 这篇文章主要描述了基于粒子群算法下的支持向量积的研究-This article describes a study based on support vector particle swarm under integrable
OpenCode_luzhenbo
- [原创]混沌分析,聚类分析,支持向量机,群体智能优化,深度学习(卷积神经网络)Matlab工具箱全开源版本下载 作者: 陆振波 毕业院校：海军工程大学，船舶与海洋工程(水声工程)，博士 精通方向：信号处理，图像处理，人工智能，模式识别，支持向量机，深度学习，机器学习，机器视觉，群体智能，非线性与混沌，Matlab与VC++混编，大数据 擅长技能：团队激励，战略规划，企业文化，组织架构，C，C++，Matlab，OpenC
SVM-CNN-master
- 实现卷积神经网络与支持向量机的联合调试使用(Joint debugging and implementation of convolutional neural network and support vector machine)
bnn-master
- 一个高度优化的轻量深度学习前向框架，使用C/C++语言开发，跨平台，支持读取Caffe模型文件，主要处理卷积神经网络。与市面上大多数移动端解决方案不同，我们的量化压缩技术不仅针对模型的权重，还涉及到输入的特征向量压缩。针对这一特性我们在模型文件和内存大小得到裁剪的同时还对框架的性能做了大量优化。(A highly optimized lightweight deep learning forward fr a mework, devel