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svm model selection by pso
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随着计算机和网络技术应用的日益普及，网络安全问题
日显突出。来自计算机系统外部和内部的入侵者可能会对系
统进行破坏，或者试图窃取客户的个人信息。为了保证计算
机系统及信息的安全，网络入侵检测技术得到了发展和应用。-In order to optimize test efficiency of Intrusion Detection System(IDS) based on Support Vector Machine(SVM), a new intrusion
detection
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window下的文本分类工具tmSVM，该系统在封装 libsvm 、 liblinear 的基础上，又增加了 特征选择 、 LSA特征抽取 、 SVM模型参数选择 、 libsvm格式转化模块 以及一些实用的工具。-Text categorization tool tmSVM under the window, the system on the basis of encapsulation libsvm, liblinear, added feature selection, LSA fea
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Libsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVM
classification and regression. It solves C-SVM classification, nu-SVM
classification, one-class-SVM, epsilon-SVM regression, and nu-SVM
regression. It also provides an automatic model
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使用SVM分类器来预测乳腺癌病人的预后(特征选择；分类器构建)，评价模型时使用无被交叉验证，性能评价指标包括准确率，AUC，灵敏度，特异度。学会最基本的机器学习方法。可查看分发给大家的代码，以后遇到类似的问题，可用相似的思路和代码。(The SVM classifier was used to predict the prognosis of breast cancer patients (feature selection; classifier construction), and the
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