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支持向量机作为统计学习理论的实现方法，能很好地解决非线性和高维数问题，克服了神经网络方法收敛慢、解不稳定、推广性差的缺点，近年来得到了广泛地研究，在模式识别、信号处理、控制、通讯等方面得到了广泛地应用。-Support Vector Machine as the implementation of statistical learning theory approach, can be a good solution to the nonlinear and high dimension pro
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In pattern recognition, the k-nearest neighbor algorithm (k-NN) is a method for classifying objects based on closest training examples in the feature space. k-NN is a type of instance-based learning, or lazy learning where the function is only approx
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支持向量机在线学习训练算法C++源码，可以用来做数据分类、模式识别、回归估计、概率密度函数估计等方面。-Support vector machine online learning training algorithm C++ source code, can be used for data classification, pattern recognition, regression estimation, probability density function estimation an
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模糊聚类分析作为无监督机器学习的主要技术之一，是用模糊理论对重要数据分析和建模的方法，建立了样本类属的不确定性描述，能比较客观地反映现实世界，它已经有效地应用在大规模数据分析、数据挖掘、矢量量化、图像分割、模式识别等领域，具有重要的理论与实际应用价值，随着应用的深入发展，模糊聚类算法的研究不断丰富-Unsupervised fuzzy clustering analysis as the main machine learning techniques is the use of fuzzy t
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是机器学习的例程，完整的图像处理课设，包含所有源代码，汽车图像，BP神经网络用于函数拟合与模式识别。- Machine learning routines, Complete class-based image processing, contains all of the source code, auto image, BP neural network function fitting and pattern recognition.
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