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smoClassify
- 绝对经典的smo分类源代码,1998年Platt提出的分解算法 经过测试,绝对可用。-absolute classic smo classification source code, 1998 Platt of decomposition algorithm tested and absolutely available.
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。
DataClassificationAlgorithmsBasedOnSupportVectorMa
- 本文提出了一种双SMO算法。该算法在原数据集的抽样数据集上使用SMO算法得到近似分类超平面，根据近似分类超平面得到原数据集的所有支持向量，再次使用SMO算法得到最终的分类超平面。-In this paper,double SMO which is a improved SVM training algorithm is presented.This algorithm finds a approximate separating hyp
SVR_SVC
- 该工具箱包括了二种分类,二种回归,以及一种一类支持向量机算法-The toolkit includes two kinds of classification, two kinds of return, and a one-class support vector machine algorithm
svm_smo
- 支持向量机分类算法，将高斯函数与序列最小优化算法结合实现。-support vector machine smo
jchshibie
- 支持向量机（SVM）是一种基于超平面分类的新的学习方法，具有很强的泛化能力。研究了支持向量机的学习机理，以及实现支持向量机的序贯最小优化算法（SMO），并用来对舰船图像进行识别。首先将待识别目标进行二维小波分解，获取不同尺度下的小波系数，然后对其进行主元分析，得到的主元分量作为支持向量机的特征量输入。实验结果表明，该方法具有良好的分类性能。-Support Vector Machine (SVM) is a hyperplane-bas
SMO-code
- smo算法是与svr（支持向量机回归）和svc（支持向量机分类）具有相似数学形式，并在此基础上提出的一种用于SVR的简化算法。-smo algorithm is svr (support vector machine regression) and svc (SVM) with similar mathematical form, and puts forward a simplified algorithm for SVR.
smo--c
- 支持向量机的序列最小优化（smo）分类算法 c++实现，-SVM sequential minimal optimization (smo) classification algorithm c++ implementation
SVM-SMO
- 实现图像分类，支持向量机原始优化算法SMO-Image classification, the original optimization algorithm SMO support vector machine
svm_smo
- Java实现的SVM的简化版SMO算法分类算法！ 可用来学习SVM。 SMO算法的目的是找出一个函数f(x)，这个函数能让我们把输入的数据x进行分类。-A simplified version of the Java implementation of the SVM SMO algorithm classification algorithm. Can be used to learn the SVM.
JSvmLib
- java版支持多类的SVM分类器,用的是SMO算法求解，核函数是线性的，带注释。-codes of SVM in java
c-svm.1.0
- 本工程的主要目的是创建两类的SVM分类器的动态链接库。SVM分类器用到的训练算法是SMO算法。-The main purpose of this project is a dynamic link library to create a SVM classifier of the two kind. The training algorithm of SVM classifier is used SMO algorithm.
SVM
- SVM: 一种分类器，采用最大化分类间隔进行优化参数。 关于这个分类器两点比较重要： 1）SMO优化算法需要掌握， 可以具体参看两篇文章，John Platt的文章 以及“Improvements to Platt s SMO algorithm for SVM Classifier Design” 2）核函数的使用，如何将核函数使用到SVM中，核函数就是空间转换的函数， 说白了就是距离计算函数，如何将同类之
svm_smo
- 基于SMO优化算法的SVM分类程序，显示判别函数值及分类结果-SMO optimization algorithm based on SVM classification program that displays the results of the discriminant function values and classification
svm_python
- 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。本程序是SVM的python实现，用的是SMO算法。只能进行分类，并且能够显示图形结果。-In the field of machine learning, support vector machines SVM (Support Vector Machine) is a supervised
SMO_linnerTEST
- SMO算法实现线性分类，别的方法修改核函数即可 亲测有效-SMO algorithm for linear classification, other methods to modify the kernel Effective pro-test
svmMLiA
- 支持向量机是最常用的一种分类器，它通过求解一个二次优化问题来最大化分类间隔，本例采用的SMO算法，可以大大优化运行-Support vector machine is the most commonly used classifier, it can be used to solve a two optimization problem to maximize the classification interval, this exam
SVM
- 支持向量机分类程序，使用高斯核函数，SMO顺序最优化算法，为学习SVM提供参考-SVM program, using a Gaussian kernel, SMO sequence optimization algorithm to provide a reference for learning SVM
SVM
- 包含完整的SVM算法，下载即可使用。其中包括数据集和完整的算法结构，算法结构包括数据清理、核函数升维以及SMO优化算法，可以较好实现数据非线性分类。(Contains the complete SVM algorithm and download it for use. Including the data set and the complete algorithm structure, the algorithm structure
SVM_smo_C++
- 该例程使用C++语言实现，支持向量机的SMO算法，包含标注的数据集，实现13维分类(Implement SVM-SMO algorithm using C++,including training dataset)