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  1. svm_toolbox

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  2. 支持向量机工具箱,其中包含MATLAB演示程序和一些基本的函数(计算核函数的函数、支持向量机训练函数和参数选择交叉验证函数等)。-SVM Toolbox, which contains MATLAB demo programs and some of the basic functions (Calculation Kernel function, SVM training function and parameter selection cross-validation functions,
  3. 所属分类:界面编程

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:241.78kb
    • 提供者:王晓
  1. GUI_MSVM

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  2. 一个完整的具有图形操作界面的支持向量机模式识别的实验系统.全部用Matlab实现,可以实现多种分类识别. 这是本人的毕业设计的附属程序-complete with a graphical interface SVM pattern recognition to the experimental system. All using Matlab ab realized, could achieve multiple classification. This is my graduation des
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:236.76kb
    • 提供者:zql
  1. 1687504099

    0下载:
  2. 支持向量机(SVM)实现的分类算法源码(matlab)-Support Vector Machine (SVM), a classification algorithm source code (Matlab)
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:8.65kb
    • 提供者:彬彬
  1. libsvm-2.84

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  2. SVM分类,支持向量机,包括matlab源码,使用非常方便-SVM classification, support vector machines, including Matlab source, the use of very convenient
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:424.64kb
    • 提供者:李华
  1. SVM

    0下载:
  2. 支持向量机的MATLAB训练测试源代码,绝对好用.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:2.69mb
    • 提供者:郭志强
  1. SVM-KM

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  2. MATLAB SVM TOOLBOX,是一个在GUN 编写的基础上加速的版本
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:392.79kb
    • 提供者:张山
  1. svmmatlab4

    0下载:
  2. % 支持向量机Matlab工具箱1.0 - One-Class SVM, 一类支持向量机 % 使用平台 - Matlab6.5 希望对大家有用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:2.57kb
    • 提供者:黎明
  1. svmmatlab5

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  2. 用SVM做分类的使用方法,有matlab代码,里面还有说明,对初学着有帮助
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:1.03kb
    • 提供者:黎明
  1. SVM-KM

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  2. 一个支持向量机的matlab工具箱,具有分类、拟合等功能,希望大家下载研学阿!-a Support Vector Machine Matlab toolbox, with classification, fitting features that you download Studies, A!
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:138.86kb
    • 提供者:开拓者
  1. 基于支持向量机的手写数字识别(小论文+matlab编程及结果)

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  2. 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。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-05-22
    • 文件大小:1.1mb
    • 提供者:ddx579@163.com
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