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SVM_luzhenbo
- 非常好的一个matlab的SVM的程序源码，已经修改了错误，可以直接使用-Very good a matlab program source code of SVM, have modified a mistake, can use directly
svm
- 本程序为支持向量机的源码，适合初始者使用和运用。-The procedures for the support vector machine source code, suitable initiator used and applied.
liblinear-warmstart-1.94
- libsvm 的源码提供给用户使用，代码提供了很详细的svm函数说明-libsvm source code available to users, the code provides a very detailed descr iption of the function svm
svm
- 实现svm分类，两个代码svm和newsvm，包含源码和txt说明，还附有svm工具箱的安装使用的详细解读及源码应用examples。-Achieve svm classification, two code svm and newsvm, including source code and txt descr iption, but also with svm toolbox installation of detailed interpretation and application sou
SVM
- MATLAB中的SVM源码，用于回归预测，需要的可以下载下-The SVM MATLAB source code for regression forecasting, need can be downloaded below to see the exhibitions
junkan_v55
- LZ复杂度反映的是一个时间序列中，包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。- LZ complexity is reflected in a time sequence, Including the final calculation of the compressed image peak signal to noise ratio and compression of the source, Including the least s
2016.09.05CS_PSO
- 以优化SVM算法的参数c和g为例，对FA（萤火虫算法）MATLAB源码进行了逐行中文注解。(The firefly algorithm is based on the development of the bioluminescent biological characteristics of the natural world and is also based on the stochastic optimization algorithm of the population. There
matlab数字图像处理与识别
- 将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取的相关内容；同时对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM），并在人脸识别这样的热点问题中结束《精通Matlab数字图像处理与识别》。(Combining theoretical knowledge, scientific re
SVR
- SVR源码以及详细交通流预测模型，里面有SVM，SVR，LSSVM(SVR source code and detailed traffic flow prediction model, including SVM, SVR, LSSVM)
10526349 (2)
- 使用粒子群算法优化支持向量回归，实现预测功能(Support Vector Regression Using Particle Swarm Optimization)
神经网络入门13课源码
- 神经网络入门13课源码 第一课 MATLAB入门基础 第二课 MATLAB进阶与提高 第三课 BP神经网络 第四课 RBF、GRNN和PNN神经网络 第五课 竞争神经网络与SOM神经网络 第六课 支持向量机( Support Vector Machine, SVM ) 第七课 极限学习机( Extreme Learning Machine, ELM ) 第八课 决策树与随机森林 第九课 遗传算法( Genetic Algorithm, GA ) 第十课 粒子群优化( Part