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本程序是用来实现SVM算法，可以用在 模式识别处理中。-This procedure is used to implement SVM algorithm can be used in pattern recognition processing.
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支持向量机是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中-Support vector machine is Cortes and Vapnik in 1995 first proposed, it solve the small sample, nonlinear and high dimensional pattern recognition performance in many
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SVM分类器,关键是对信号进行分类，是模式识别的必备宝典-SVM classifier, the key is to classify the signal is essential for pattern recognition Collection
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MATLAB函数参考手册，查看matlab函数作用以及功能。- SVMLSPex02.m
Two Dimension SVM Problem, Two Class and Separable Situation
Difference with SVMLSPex01.m:
Take the Largrange Function (16)as object function insteads ||W||,
so it need more
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SVM,支持向量机，是近几年来使用的比较多的模式识别算法，本文对这个算法的初学者有很大的帮助。-SVM, support vector machine is used in more recent years, the pattern recognition algorithm, the algorithm of this paper is very helpful for beginners.
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模式识别领域非线性SVM分类器设计原理，代码及过程-Pattern recognition domain nonlinear SVM classifier.experimental design principle, the code and process
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有多个程序，用ANN和SVM进行比较用于模式识别分类的效果-Multiple programs, the comparison for the classification of the pattern recognition results using the ANN and SVM
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图像处理模式识别一种分类算法：svm，对于所提取的图像的特征进行训练学习然后分类。-Image processing, pattern recognition of a classification algorithm: SVM trained to learn the characteristics of the extracted image and then classified.
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基于svm的分类器设计程序，模式识别分类器设计中很有用，值得分享。-Pattern recognition classifier design based on the the the svm classifier design program, useful and worth sharing.
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支持向量机模型用于预测分析效果显著，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中-Support vector machine model is used to predict significant effect in solving small sample, nonlinear and high dimensional pattern recognition exhibit many unique advantages, and
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本程序实现了用SVM进行模式识别分类，里面带有实例 非常有用-This program with SVM pattern recognition classification the inside with examples useful
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LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件还有一个特点，就是对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数就可以解决很多问题；并且提供了交互检验(Cross Validation)的功能-The LIBSVM Taiwan University Chih- J
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增量SVM的实例，用于对手势的在线增量学习，有很详细的源码，并实现了SVM的多分类问题，对于模式识别和学习SVM有很大的帮助-Instance of the incremental SVM for gesture online incremental learning, there is a very detailed source, and to achieve a multi-SVM classification, pattern recognition and learning SVM g
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模式识别，线性分类器。经调试可用，希望可以帮到需要的人。-Pattern recognition, linear classifier. After debugging is available, the desire to help people in need.
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用matlab的核函数对钓鱼岛实现分类（模式识别作业）-Kernel function using matlab realize the Diaoyu Islands classification (pattern recognition operations)
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模式识别课程作业，em算法，svm算法，适合初学者，绝对简单例子-Pattern Recognition course work, em algorithm, svm algorithm, suitable for beginners, absolutely simple example
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清华模式识别第二次作业，采用dataset2.txt 数据作训练样本，采用身高与体重特征进行性别分类，建立最小错误贝叶斯分类器；2、采用身高体重数据作为特征，以 dataset2.txt 作为训练数据，用 Fisher 线性判别方法设计分类器；3、从多层感知器、SVM、近邻法选择一种方法，进行上述的分类实验；-Tsinghua second operation pattern recognition using dataset2.txt data for training samples, us
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对四分类图像，使用两个提取特征值向量的方法来提取特征，然后使用SVM进行分类识别，里边包含了LIBSVM进行识别时各个参数的变化时的对结果的影响。里面包含完整源代码，在word里。是我的数字图像作业。-Four categories of images, using two feature extraction methods to extract the value of feature vectors, and then use SVM classification and recognit
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支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是Corinna Cortes和Vapnik8等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。-SVM (Support Vector Machine, SVM) was Corinna ms Cortes and Vapnik8 is first proposed in 1995, it is to solve the small sample,
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模式识别中的svm支持向量机方法源代码。输入训练点特征及类别，程序将求解出基于样本类别的分类条件。-Pattern recognition svm SVM method source code. Input point feature and class training program will solve the classification based on the type of sample conditions.
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