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最新的支持向量机工具箱，有了它会很方便 1. Find time to write a proper list of things to do! 2. Documentation. 3. Support Vector Regression. 4. Automated model selection. REFERENCES ========== [1] V.N. Vapnik, \"The Nature of Statistical Learning Theory\", Springer-Verl
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统计模式识别工具箱（Statistical Pattern Recognition Toolbox）包含：
1，Analysis of linear discriminant function
2，Feature extraction: Linear Discriminant Analysis
3，Probability distribution estimation and clustering
4，Support Vector and other Kernel Machines,
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支持向量机（svm）的 序列最小优化算法（sequential minimal optimization) 的大量论文资料！该算法可用来开发svm的并行算法！-Support vector machine (svm) of the sequential minimal optimization algorithm (sequential minimal optimization) information on a large number of papers! The algorithm can
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SVM中的序列最小最优化算法(Sequetial Minimal Optimization)。-SVM in the sequential minimal optimization algorithm (Sequetial Minimal Optimization).
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支持向量机（SVM）是一种基于超平面分类的新的学习方法，具有很强的泛化能力。研究了支持向量机的学习机理，以及实现支持向量机的序贯最小优化算法（SMO），并用来对舰船图像进行识别。首先将待识别目标进行二维小波分解，获取不同尺度下的小波系数，然后对其进行主元分析，得到的主元分量作为支持向量机的特征量输入。实验结果表明，该方法具有良好的分类性能。-Support Vector Machine (SVM) is a hyperplane-based classification of new learn
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支持向量机（SVM）的Sequential Minimal Optimization 算法，介绍了支持向量机（SVM）和SMO算法（c++伪代码）。-Sequential Minimal Optimization for SVM
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C++编写的序列最小最优化算法(Sequetial Minimal Optimization）算法实现-SVM in the sequential minimal optimization algorithm
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支持向量机 SMO算法（Sequential Minimal Optimization algorithm）的matlab实现（伪码）-svm SMO algorithm（Sequential Minimal Optimization algorithm）
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支持向量机的序列最小优化（smo）分类算法 c++实现，-SVM sequential minimal optimization (smo) classification algorithm c++ implementation
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用matlab实现的序列最小优化算法（SMO），分辨率还可以-Using sequential minimal optimization algorithm to achieve the MATLAB (SMO), resolution is good enough
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序列最小优化训练支持基于向量机的一种序列最小优化训练的快速算法。-Sequential Minimal Optimization- A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines
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用序列最小优化算法（SMO）进行训练的支持向量机的简单实现。(simple implementation of a Support Vector Machine using the Sequential Minimal Optimization (SMO) algorithm for training.)
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