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LibSVM
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深度学习整站系统 v0.10
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svm_v0.55beta
- 支持向量机学习中用到的Matlab编写的工具箱。-support vector machines used in the study prepared by the Matlab toolbox.
LS_SVMlab
- 支持向量机学习中用到的用Matlab编写的工具箱。-support vector machines used in the study prepared by using Matlab toolbox.
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- 数据挖掘的新方法-支持向量机书中算法例子,对学习有帮助。-new data mining methods-book support vector machine algorithm example, to learn helpful.
ZhangXuegong
- 对支持向量机和统计学习理论作了较系统的综述-on support vector machines and statistical learning theory made more systematic overview
VMwareWorkstation
- 学习vmware,中文的,可以帮助你配置虚拟机,完成网络学习实验等等。
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- 最简易实用的串口上位机开发例子,VC++ 环境,最适合没有上位基础的电子工程师,硬件设计师学习。
中文及电报码互查工具
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基于支持向量机的手写数字识别(小论文+matlab编程及结果)
- 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。