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  1. svm_v0.55beta.tar

    0下载:
  2. 支持向量机,matlab程序,很有用的,欢迎大家下载测试! -,matlab,,!
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:118669
    • 提供者:离岗
  1. GUI_MSVM

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  2. 一个完整的具有图形操作界面的支持向量机模式识别的实验系统.全部用Matlab实现,可以实现多种分类识别. 这是本人的毕业设计的附属程序-complete with a graphical interface SVM pattern recognition to the experimental system. All using Matlab ab realized, could achieve multiple classification. This is my graduation des
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:242443
    • 提供者:zql
  1. GUI_PR_SVM

    3下载:
  2. 具有图形操作界面的支持向量机多类分类实验系统.全部用Matlab实现,可以实现多种分类识别. 这是本人的毕业设计的附属程序-graphical interface with support vector machines more experimental classification system. All using Matlab, could achieve multiple classification. This is my graduation design procedures f
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:15852686
    • 提供者:zql
  1. SVC-MATLAB

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  2. 这个是支持向量聚类机用matlab编译的主程序和部分子程序-this is clustering support vector machine Matlab Compiler part of the main program and subprogram
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:18402
    • 提供者:李序
  1. svm_v0.55beta

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  2. 支持向量机学习中用到的Matlab编写的工具箱。-support vector machines used in the study prepared by the Matlab toolbox.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:166737
    • 提供者:明文
  1. LS_SVMlab

    0下载:
  2. 支持向量机学习中用到的用Matlab编写的工具箱。-support vector machines used in the study prepared by using Matlab toolbox.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:1004113
    • 提供者:明文
  1. 1687504099

    0下载:
  2. 支持向量机(SVM)实现的分类算法源码(matlab)-Support Vector Machine (SVM), a classification algorithm source code (Matlab)
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:8859
    • 提供者:彬彬
  1. SVM

    0下载:
  2. 支持向量机的MATLAB训练测试源代码,绝对好用.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:2816099
    • 提供者:郭志强
  1. SVM-KM

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  2. 一个支持向量机的matlab工具箱,具有分类、拟合等功能,希望大家下载研学阿!-a Support Vector Machine Matlab toolbox, with classification, fitting features that you download Studies, A!
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:142194
    • 提供者:开拓者
  1. 基于支持向量机的手写数字识别(小论文+matlab编程及结果)

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  2. 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。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-05-22
    • 文件大小:1154608
    • 提供者:ddx579@163.com
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