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交互支持向量机学习算法及其应用
- 交互支持向量机学习算法及其应用- Alternately supports the vector machine study algorithm and its applies
支持向量机的SMO算法VC实现
- 支持向量机的SMO算法VC实现,在模式识别和 许多方面很有用-support vector machine algorithm VC SMO, in pattern recognition and useful in many ways
支持向量机多专家决策算法
- 一种支持向量机多专家决策算法,很有参考价值-a support vector machine algorithm experts, great reference value
支持向量机算法程序
- 一种支持向量机算法程序实现,基于VC++.
支持向量机导论
由Nello Cristianini and John Shawe-Taylor著,李国正等翻译的关于支持向量机算法研究的很不错的书,很难下到的,值一个积分。
分类算法
- 最小二乘支持向量机分类
支持向量机参数优化
- 对支持向量机的参数 C和g 进行了参数优化,分三种:交叉验证优化、遗传算法优化和粒子群算法优化。
支持向量机smo分类算法源代码
- 支持向量机的smo分类算法,以及对应的论文和实验数据。适合新手入门。
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支持向量机多专家决策算法
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支持向量机垃圾邮件分类
- 用支持向量机算法进行垃圾邮件分类的源代码。编写语言为MATLAB
支持向量机MATLAB程序
- SVM支持向量机算法,matlab机器学习算法程序,功能强大(SVM support vector machine algorithm, matlab machine learning algorithm program, powerful)
SVM算法
- 充分学习了解支持向量机算法,以案例的形式来增长自身知识。其使用在matlab软件中。(Full learning to understand support vector machine algorithm, in case of the form of growth of knowledge. It is used in matlab software.)
参考文献
- 支持向量机算法,libsvm,可以建模仿真(SVR libsvm-3.1-[FarutoUltimate3.1Mcode])
支持向量机
- 数学建模算法、支持向量机以及多元分析算例及源程序(Mathematical modeling algorithm, support vector machine and multivariate analysis example and source program)
支持向量机(ML in action)整理
- Python实现支持向量机的算法,拟合和分类,包括0-9数字识别(Python implements the algorithm, fitting and classification of support vector machines, including 0-9 digital recognition)
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)
- 支持向量机(support vector machine,SVM)是由Cortes和Vapnik在1995年提出的,由于其在文本分类和高维数据中强大的性能,很快就成为机器学习的主流技术,并直接掀起了“统计学习”在2000年前后的高潮,是迄今为止使用的最广的学习算法。(Support vector machine (support vector machine, SVM) is proposed by Cortes and Vapnik
支持向量机
- 用于机器学习,代码中将支持向量机计算过程详细展示(For machine learning, the code is shown in detail in the support vector machine computing process)
支持向量机( SVM)
- 支持向量机凸优化例子,利用支持向量机算法建立分类模型的例子(An example of support vector machine convex optimization and an example of using support vector machine to establish a classification model)