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libsvm-2.86
- 支持向量机的c++和java语言实现，支持向量机入门必备。
数据结构的C++描述
- 目 录 译者序 前言 第一部分 预备知识 第1章 C++程序设计 1 1.1 引言 1 1.2 函数与参数 2 1.2.1 传值参数 2 1.2.2 模板函数 3 1.2.3 引用参数 3 1.2.4 常量引用参数 4 1.2.5 返回值 4 1.2.6 递归函数 5 1.3 动态存储分配
libsvm-mat-2.86-1
- libsvm(matlb SVM code)可以使用來作為分類 -libsvm(matlb SVM code)it is a function used to classify data
matlabscore
- 某校60名学生的一次考试成绩如下： 某校60名学生的一次考试成绩如下： (93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55 1)计算均值、标准差、极差、偏度、峰度，画出直方图；
LIBSVM
- 详细介绍了LIBSVM（由台湾大学教授编写SVM程序）使用方法，包括前期数据处理，数据导入，训练以及预测-Described in detail LIBSVM (prepared by the National Taiwan University professor of SVM program) using the methods, including pre-data processing, data import, training and prediction
LongestIncSubSeq
- 求最长单调递增子序列。举例：原数组：1 5 1 3 1 56 21 6 86 2 1 6 5 22 1 5 9 62 1 3 56 31 1 56 3 1 1 66 3 1 6 6 3 1 6 6 1 结果： the longest monotonically increasing sub-sequence: Length: 14 Content:-Seeking the longest monotonically increasing subsequence. For exam
fenkuaichazhao
- 试编写利用折半查找确定记录所在块的分块查找算法。 提示：1. 读入各记录建立主表； 2. 按L个记录/块建立索引表； 3. 对给定关键字k进行查找； 测试实例：设主表关键字序列：{12 22 13 8 28 33 38 42 87 76 50 63 99 101 97 96}，L=4 ，依次查找K=13， K=86，K=88 -Trial preparation records using binary search to determine where the bl
Field_II_PC5(2.86)
- 超声声场的线性描述与仿真工具，可以作为超声系统的研究有用工具，根据不同的输入 ，得到不同的超声图像，验证自己的算法。-ultrasound field simulation code
Character_match_mobile_number
- 中国大陆手机号码合法行判断。手机号码的标准格式：国家码+手机号码。特点：1、长度13位；2、以86开头；3、手机号码的每一位全是数字。 判断结构要求：1、手机号码合法，返回0；2、手机号码长度不合法，返回1；3、手机号码中包含非数字的字符，返回2；4、手机号码不是以86开头的，返回3；-Mainland China mobile phone number to determine the legal line. Phone number of a standard format: count
libsvm-mat-2[1].86-1
- 支持向量机的一个工具包，可以提供聚类，分类，等功能-Support vector machine can provide a kit, clustering, classification, and other functions
libsvm-mat-2.86-1
- 台湾林智仁教授的SVM工具箱，已经编译好了，在MATLAB里面的set path 添加路径就可以直接使用了！（win32位）的！-a good SVM toolbox!
libsvm-mat-2.86-1
- 本软件是支持向量机程序，可以对数据进行支持向量机训练与测试-This software is based on support vector machine program, support vector machine training and test data can be