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该程序包实现了几个常用的模式识别分类器算法，包括K近邻分类器KNN、线性判别方程LDF分类器、二次判别方程QDF分类器、RDA规则判别分析分类器、MQDF改进二次判别方程分类器、SVM支持向量机分类器。 主程序中还有接口调用举例，压缩包中还有两个测试数据集文件。-The package to achieve a number of commonly used pattern recognition classifier algorithms, including K neighbor class
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OpenCV机器学习SVM支持向量机的分类程序
word格式-OpenCV machine learning support vector machine SVM classification procedure word format
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SVM神经网络的数据分类预测在葡萄酒种类识别中的应用-SVM classification neural network prediction of data types in the identification of wine
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SVM分类的matlab源码实现。并提供一组数据进行仿真。-SVM classification matlab realization.
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四种支持向量机SVM工具箱的分类与回归算法。MATLAB编写-Four types of support vector machine SVM toolbox classification and regression algorithm. MATLAB prepared
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SVM(支持向量机）和EM（最大熵）文本分类算法，压缩包中包括了测试文本（环境类和计算机类），词典，停用词表等。-SVM (support vector machine) and EM (maximum entropy) text classification algorithm, compressed package includes test text (environmental and computer), dictionary, thesaurus, such as disabled.
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用支持向量机(SVM)实现分类与函数回归的源代码。内有实例，依湖芦画瓢即可。-Using support vector machine (SVM) classification and function to achieve the reunification of the source code. There are examples, according to Lake Lo paintings can ladle.
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matlab svm 分类程序，适合7.0以上的版本-matlab svm classification procedures suitable version 7.0 or above
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使用pca和svm方法对表情进行分类，有较高的识别准确率-The use of pca and expression svm classification methods, which have a higher recognition accuracy
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自己收集的各种SVM分类算法，可以实现音频分类-Their collection of the various SVM classification algorithm, audio classification can be achieved! ! ! ! ! ! !
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This program implements SVM classification over libsvm library.
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这是中科院曾力的支持向量机分类原理的ppt讲义，适合初学者。-This is the force of the Chinese Academy of Sciences has support vector machine classification principle ppt notes, suitable for beginners.
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支持向量机(SVM)实现的分类算法源码[matlab]-Support Vector Machine (SVM) classification algorithm to achieve source [matlab]
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基于Gauss 核函数SVM分类机，使用二阶几何方法训练。-Gauss kernel function SVM classification based on machine, using the geometric method of second-order training.
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在草图符号的自适应学习中，不同用户的训练样本数量可能不同，保持在不同样本数量下良好的学习效
果成为需要解决的一个重要问题．提出一种自适应的草图符号识别方法，该方法采用与训练样本个数相关的分类
器组合策略将模板匹配方法和SVM统计分类方法进行了高效组合．它通过利用支持小样本学习的模板匹配方法
和支持大量样本学习的SVM 方法，并同时利用草图符号中的在线信息和离线信息，实现了不同样本个数下自适应
的符号学习和识别．基于该方法，文中设计并实现了支持自适应识别的草图符号组件．最后，利用扩
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迄今为止最好的svm工具箱 包含了波形和图像的处理-svm classification
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线性SVM算法设计分类器，对一组数据进行分类-Linear SVM classifier algorithm on a set of data classification
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matlab写的SVM分类，tranning和test分开，可直接使用。-matlab write SVM classification, tranning and test separately, can be used directly.
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The sample application is able to perform both Classification and Regression using Support Vector Machines. It can read Excel spreadsheets and determines the task to be performed depending on the number of the columns in the sheet. If the input table
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线性SVM分类，数据已给出，代码很详尽哈-Linear SVM classification, data has been given, the code is very detailed and Kazakhstan
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