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svm
- 一支持向量机有用的程序，希望对大家有用，我们一起学习进步。
mySVM
- 支持向量机工具箱，由于分类，拟合和概率估计
@dagsvm
- 有向无环图支持向量(DAG-SVMS)多类分类方法,是一种新的多类分类方法。该方法采用了最小超球体类包含作为层次分类依据。试验结果表明,采用该方法进行多类分类,跟已有的分类方法相比有更高的分类精度。
@polynomial
- VC维理论和结构风险最小化准则是统计学习理论中的重要内容,基于这一理论的支持向量机算法由于具有好的泛化性能受到重视,并被研究用于文本分类问题.基于多项式核的研究工作认为SVM的泛化能力不受多项式阶数的影响,并且能够处理很高维的分类问题,用于文本分类无需进行特征选择.研究发现,随着多项式核阶数的升高,SVM文本分类器会出现过学习现象,并且特征数越多越明显,特征选择是必需的.通过估计函数集的VC维,基于结构风险最小化理论对此问题进行分析,得出的结论跟实验结果相符.
@smosvctutor
- 非平衡数据集的分类问题经常出现在许多实际应用中.支持向量机在处理这一类问题时,整体分类性能比较低.为此,Veropoulos提出的采用不同惩罚系数的改进算法可以较好的解决此类问题.此外,可以利用序列最小优化算法简单快速的解决上述优化问题.
libsvm-2.82
- svm(支持向量机)是著名的文本分类算法。libsvm是其中的一种实现的最新版本，完全开源。linux环境。
svmlight-6.01
- svm(支持向量机)是著名的分类算法，svmlight是其中的一种实现的最新版本。完全开源。
winsvm
- 目前的svm(支持向量机)分类算法开源实现如svmlight和svmlib都没有界面，使用不方便。这个程序基于svmlight整合在VC++开发环境。将给VC用户带来极大方便。
svm_multiClass
- svm(支持向量机)分类算法本质上是二类分类器，实现多类分类的方法一般是将多类分类看作是多个一对多的二类分类器。本程序就是基于svmlight的svm多类分类器实现。对分类感兴趣的用户请参照。配合中文分词（参见我上传的程序），可实现中文多类分本分类。
SVM_lzb1p0
- 一般支持向量机的回归和分类程序，均可以运行
svm_light.tar
- lightSVM的源程序，支持向量机模型-lightSVM source, Support Vector Machine Model
mySVM-latest.tar
- mySvm的最新源程序，关于支持向量机-mySvm the latest source of support vector machines
SLT_SVM
- 浙江大学研究生《人工智能》课件中关于统计学理论和支持向量机的课件
LS-SVMlab1.5aw
- 最小二乘支持向量机的matlab工具包，包括源程序和使用说明
support_vector_machine
- C针对模式识别问题H描述了支持向量机的基本思想H着重讨论了OD=?PI最小二乘=?PI加权=?P 和直接 =?P 等新的支持向量机方法H用于降低训练时间和减少计算复杂性的海量样本数据训练算法分块法I分解法H提 高泛化能力的模型选择方法H以及逐一鉴别法I一一区分法IPD., 分类法I一次性求解等多类别分类方法@最后给 出了污水生化处理过程运行状态监控的多类别分类实例@作为结构风险最小化准则的具体实现H支持向量机具有 全局最优性和较好的泛化能力
ssvm
- 光滑支持向量机程序,用于识别两分类问题,有很好的发展前景,有兴趣可以
n_ssvm
- 光滑支持向量机程序,用于处理两分类问题,有兴趣可以
osu_svm3.0
- 这是一款非常优秀的matlab编写的支持向量机程序，对分类效果非常好。
libsvm-2.81
- 这个程序是matlab编写的支持向量程序，主要由于预测。
MATLABshenjingwangluoyuceprogram
- 应用fortran语言编写的神经网络预测程序，效果比支持向量若一些，但是速度非常快