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应用java实现的svm支持向量机的分类算法！相信对svm感兴趣的朋友有很大帮助！-java application realized svm SVM classification algorithm! Believe that the right svm interested friends will be of great help!
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应用c＋＋实现的svm向量机分类算法，相信对svm感兴趣的朋友有帮助！-c + + applications to achieve the svm vector machine classification algorithm, I believe right svm interested friends!
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一个advancedclassify类包含数据分类相关的类，是集体智慧编程一书中核方法与svm那章的代码-A advancedclassify contains data classification class, book nuclear collective wisdom of programming methods and svm chapter code
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SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别-SVM neural network data classification forecast- Wine Type Identification
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利用支持向量机实现非线性分类，通过调节参数改变分类个数-Nonlinear SVM classification, change classification number by adjusting the parameters
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使用支持向量机进行数据的分类预测，所需样本数据较少，且预测精度高，分类效果较好。-Using support vector machines for data classification prediction, requires less sample data, and predict high precision, classification better.
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code for simple SVM classification in matlab.
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支持向量机分类预测应用例子，大家可以-Support vector machine (SVM) classification forecasting
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基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别,SVM网络预测,结果分析-SVM-based data classification prediction- Italian Wine type recognition, SVM network prediction results analysis
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SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别，能够很好地预测葡萄酒种类。-SVM neural network data classification prediction- wine species identification, can be a good predictor of wine types.
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支持向量机源程序代码，用此程序可以进行数据的分类-Support vector machine source code, using this program can be used for data classification
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基于svm的数据分类预测，数据集是意大利葡萄酒种类的数据集，对葡萄酒进行种类识别以及分类。-Based on the svm data classification prediction, the data set is the Italian wine category data set, the wine species identification and classification.
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svm 的参数优化，利用交叉验证法选择最优参数c g，最终提高训练集的分类准确率,更好的提高分类器性能-Svm parameter optimization, the use of cross-validation method to the optimal parameter c g, and ultimately improve the training set classification accuracy，better improve the classifier performan
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svm 的参数优化，利用pso(粒子群优化算法)选择最优参数c g，最终提高训练集的分类准确率，更好的提高分类器性能-Svm parameter optimization, the use of pso (particle swarm optimization algorithm) to the optimal parameter c g, and ultimately improve the training set classification accuracy, better impr
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svm 的参数优化，利用ga(遗传优化算法)选择最优参数c g，最终提高训练集的分类准确率，更好的提高分类器性能-Svm parameter optimization, the use of ga (genetic optimization algorithm) to the optimal parameter c g, and ultimately improve the accuracy of the training set classification, better improve
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svm 的参数优化，利用ga(遗传优化算法)选择最优参数c g，最终提高训练集的分类准确率，更好的提高分类器性能,这是ga的功能函数源码-Svm parameter optimization, the use of ga (genetic optimization algorithm) to the optimal parameter c g, and ultimately improve the training set classification accuracy, better imp
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