在matlab环境下实现的算法，该算法主要实现SVM分类的算法，svm入门-In the matlab environment to achieve algorithm to achieve SVM classification of the main algorithm, character recognition by SVM to achieve

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。- Support

在matlab环境下实现的算法，该算法主要实现SVM分类的算法，通过SVM实现文字识别-In the matlab environment to achieve algorithm to achieve SVM classification of the main algorithm, character recognition by SVM to achieve

车牌识别在matlab环境下的实现，利用canny边缘检测、字符分割、SVM字符识别从而进行车牌检测-Matlab license plate recognition achieved in the environment, use canny edge detection, character segmentation, SVM license plate character recognition thus detected