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  1. LibSVM

    0下载:
  2. 机器学习支持向量机的代码libsvm 2.36版-Lib source code of Machine study supporting Vector machine
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:638.53kb
    • 提供者:陈西
  1. 深度学习整站系统 v0.10

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  2. 时代互联5周年庆典,低至6.2折 Shopxp 商城购物系统 北京联通 上海电信 辽宁联通 江苏电信 河南网通 北方电信 a站长强烈推荐使用迅雷5高速下载! a全球最大的驱动下载基地! a强烈推荐使用IS下载 a域名45元,虚机100M 50元,诚征代理 注意:推荐使用网际快车或迅雷飞速下载!若不能下载,请报告错误,谢谢!下载解压缩软件: WinRAR 韩国服务器出租 软件简介: 主要功能:
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:628.65kb
    • 提供者:佟乐
  1. svm_v0.55beta

    0下载:
  2. 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.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:162.83kb
    • 提供者:明文
  1. LS_SVMlab

    0下载:
  2. 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.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:980.58kb
    • 提供者:明文
  1. SVMexamples

    0下载:
  2. 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.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:28.15kb
    • 提供者:mingyuziao
  1. ZhangXuegong

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  2. 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
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:204.28kb
    • 提供者:lunar1983
  1. VMwareWorkstation

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  2. 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。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:412.32kb
    • 提供者:
  1. 20080729

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  2. 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。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:43.32kb
    • 提供者:kenychen
  1. 中文及电报码互查工具

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  2. 这是汉字与电报码相互查询的小工具,在填写机读卡时非常有用,大家可以看看,因为本人刚学,另外电报码字库不全,可能会影响查询效果,还请各位指导!!有喜欢VFP编程的朋友可以来信相互学习-This is the Chinese character and telegraph code mutual inquiries small tools, filling in Cuba, Denmark, Germany will be very useful, we can see, because I jus
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:19.23kb
    • 提供者:杨建功
  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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