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具有非线性回归功能的支持向量机算法。可有效实现目标特征进行训练和识别。-Nonlinear regression functions with support vector machine algorithm. Features can effectively achieve its objectives of training and recognition.
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一种车牌图像校正新方法
【摘要】因摄像机角度而造成的机动车牌图像倾斜会对其后继的字符分割与识别带来不利的影响。本文在分析了车牌倾斜模式的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的车牌图像倾斜校正新方法。通过LS-SVM线性回归算法求取坐标变换矩阵并对畸变图像进行旋转校正。主要方法：首先,将二值倾斜车牌图像中的像素转换为二维坐标样本,并构造图像数据集 再通过LS-SVM线性回归算法对该数据集进行回归,求取主要参数 最后,再由该参数转换为能反映图像倾斜方向的2维坐标变换矩阵。实验
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插值的应用：支持向量回归的应用
稀疏的冲击物理数据集的插值-Application of Support Vector Regression to
Interpolation of Sparse Shock Physics Data Sets
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本书主要以分类问题（模式识别，判别分析）和回归问题为背景，系统阐述支持向量机和相应的优化算法-This book mainly classification (pattern recognition, discriminant analysis) and regression as the background, the system describes support vector machine and the corresponding optimization
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支持向量机结构回归算法（svm-struct），一种新的回归方法，有文献和PPT，方便学习。-Support the structural regression algorithm vector machine (svm-struct), a new regression method, literature and PPT to facilitate learning.
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采用OPENGL和c语言实现的星空模拟。可以运行。-Support vector machine regression fit. Instance, you can run
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用支持向量机svm实现分类与函数回归，其中包括svc程序，svc输出程序以及svr绘图程序-Classification and function regression using support vector machine svm, including svc program, svc output of the program as well as a drawing program svr
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支持向量机回归理论与神经网络等非线性回归理论相比具有许多独特的优点有线性回归和非线性回归,其模型的选 择包括核的选择、容量控制以及损失函数的选择.在控制方面的研究包括非线性 时间序列 的预测及应用、系统辨识以及优化控制和学习控制等方面的研究-Support vector machine (SVM) regression theory and neural network has many unique advantages such as nonlinear regression theory
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在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine）是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析-In the field of machine learning, support vector machine SVM (Support Vector Machine) is a supervised learning model, typically used for pattern recognition, classification, and
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In machine learning, support vector machines (SVMs, also support vector networks[1]) are supervised learning models with associated learning algorithms that analyze data and recognize patterns, used for classification and regression analysis. Given a
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支持向量机非线性回归通用matlab程序 支持向量机和BP神经网络非线性回归之比较研究,(Support vector machine (SVM) general matlab nonlinear regression support vector machine (SVM) and BP neural network nonlinear regression of the comparative study,)
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