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ImprovedAlgorithmBasedonKernelFunctionandApplicati
- 本文的题目是改进的核函数算法及其在人脸识别中的应用研究。 本文在系统学习现有核函数及支持向量机相关理论的基础上，系统研究了自适应选择核函数算法，通过引入朴素正则风险最小化准则，提出了一种改进的在线核函数算法。算法采用截断误差最小化、合理选取拉格郎日因子等方法对新增样本进行训练，有效地克服了现有方法收敛精度低和不能自适应选择样本的困难。 根据独立分量分析的原理和特点，将改进的核函数算法引入人脸识别的研究中，给出了基于ICA-SVM的人脸识别算法及实现方法。 论文分别应用数值仿
v_svm
- 支持向量回归机的盲均衡算法，其中使用的是v算法-Support vector regression machines blind equalization algorithm, which uses the algorithm v
svmunliniar
- 基于支持向量机的非线性信道盲均衡算法的研究-Based on support vector machine nonlinear channel blind equalization algorithm
LabviewExample4LIBSVM
- labview中一个实现支持向量机的例子，通过这个例子可以学习在labview中的机器学习的编程思想-a example of SVM in labview
Labview-for-LIBSVM
- labview中实现分类算法支持向量机（SVM）的经典案例，来源于林智仁的matlab libsvm的labview版本。-achieve a classic case of SVM, labview labview version from the Chih- Jen Lin libsvm.
SVMS-1.0.2
- labview的一些功能界面,包括支持向量机-Blind source separation
Labview for LIBSVM
- [转载]台湾 林智仁教授 支持向量机，基于LabVIEW开发(Taiwanese professor Lin Zhiren support vector machine based on LabVIEW to develop)