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搜索资源 - svm one against one
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神经网络工具箱，包含SVM和NPA、\"one-against-all\" 、\"one-against-one\" 算法，有大量的例子。
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支持向量机的VC++相关源程序代码,希望对大家有用!-SVM VC++ Related source code, useful for all of us hope!
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多分类问题的支持向量机源程序一对一方法
绝对可以运行-Multi-class SVM using One-Against-One decompositionoao
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这是一个100 ％纯Java库，您可以使用适用于N元
分析技术的过程分为文本文件。
该计划包括几个不同的分类算法， namelly
支持向量机，贝叶斯Logistic回归，神经网络分类和文本压缩 算法。如支持向量机和贝叶斯Logistic回归，一个 “一对一” 用于多类分类。更详细的说明这些学习算法和可用的选项，请提供的javadocs 。-It is a 100 pure Java library that you can use to apply N-Gr
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SVM向量机MATLAB编程实例，其中涵盖了one-against-one、one-against-all分类，回归等功能-Vector machine SVM MATLAB programming examples, which covers the one-against-one, one-against-all classification, regression and other functions
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提出一种基于粗糙集与支持向量机的客户动态评估方法。根据客户群特点从当前价值、潜在价值和附加价值三个维度分析并构建客户评估指标，利用指标的年增幅率监测客户价值的变化规律。应用粗糙集布尔推理算法、粒子群算法实现连续属性离散化和知识约简。通过10-重交叉验证和网格搜索技术获取最优惩罚因子与核参数，缩放样本数据集并完成支持向量机一对一分类器的训练与测试。结果表明该评估方法能够实现周期性的客户价值评估与细分，具有很强的泛化能力。- A customer dynamic evaluation method
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SVM implementation(one agianst one approach)
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classify using one-against-one approach, SVM with linear, 3rd degree poly,RBF 7 kernel
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