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支持向量机的研究现已成为机器学习领域中的研究热点,其理论基础是Vapnik[3]等提出的统计学习理论。统计学习理论采用结构风险最小化准则,在最小化样本点误差的同时,缩小模型泛化误差的上界,即最小化模型的结构风险,从而提高了模型的泛化能力,这一优点在小样本学习中更为突出。SVM理论正是在这一基础上发展而来的,经过十几年的研究和发展,已开始逐步应用于一些领域。在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,已经在模式识别、函数逼近和概率密度估计等方面取得了良好的效果。- Support
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在matlab环境下实现的算法,该算法主要实现SVM分类的算法,通过SVM实现文字识别-In the matlab environment to achieve algorithm to achieve SVM classification of the main algorithm, character recognition by SVM to achieve
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车牌识别在matlab环境下的实现,利用canny边缘检测、字符分割、SVM字符识别从而进行车牌检测-Matlab license plate recognition achieved in the environment, use canny edge detection, character segmentation, SVM license plate character recognition thus detected
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