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ddsvm
- SVM算法dd,来自国外做数据挖掘和文本分类的-SVM algorithm dd, from abroad to do data mining and text classification
svm
- 选用支持向量机作为区分文本与非文本的分类器，支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的新一代学习算法，它在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。-Use support vector machine as the distinction between text and non-text classifier, support vector machine is in statistical learning theory developed on the basis of
TextClassify-KNN-SVM
- 根据语料库对文本进行分类，有界面，KNN、贝叶斯方法-According to the corpus, text classification KNN, bayesian
SVMclassify
- 这是一篇基于SVM算法的文本分类器的文章，文章详细介绍了分类器的算法原理，对图像图形处理专业人员的重要参考价值！-This is a text classifier based on SVM algorithm, the article details the classifier algorithm principle, an important reference value of the image graphics professionals!
svm_classification
- 根据给出了心音的数据，设计并实现一个简单的用于文本分类的SVM。-Given heart sound data, design and implement a simple text classification SVM.
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- c4.5分类器 支持向量机算法 文本分类 样本支持 核函数算法-c4.5 classifier SVM text classification algorithm sample support kernel function
MAERJIANCE
- 场景图像中文本占据的范围一般都较小，图像中存在着大范围的非文本区域。因此，场景图像文本定位作为一个独立步骤越来越受到重视。这包括从最先的CD和杂志封面文本定位到智能交通系统中的车牌定位、视频中的字幕提取，再到限制条件少，复杂背景下的场景文本定位。与此同时文本定位算法的鲁棒性越来越高，适用的范围也越来越广泛。文本定位的方式一般可以分为三种，基于连通域的、基于学习的和两者结合的方式。基于连通域的流程一般是首先提取候选文本区域，然后采用先验信息滤除部分非文本区域，最后根据候选文本字符间的关系构造文本