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支持向量机神经网络C++
- C++实现的支持向量机神经网络代码，欢迎各位使用-C realized SVM neural network code, welcome you use
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- SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别-SVM neural network prediction data classification- identifying wines
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- SVM神经网络的数据分类预测在葡萄酒种类识别中的应用-SVM classification neural network prediction of data types in the identification of wine
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- SVM 神经网络 数据分类预测 葡萄酒种类识别-SVM neural network prediction wines identification data classification
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- SVM神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测
svm-and-neast
- 这是对于近邻法与支持向量机的ppt文件，能给学习神经网络方法的初学者帮助-This is the nearest neighbor and support vector machine ppt, learning neural network can give help for beginners
SVM-PREDICT
- SVM神经网络的信息粒化时序回归预测----上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测-Information Granular SVM neural network time series regression of the Shanghai Composite Index opened---- Index forecast trends and changes in space
Matlab-svm-BP-compare
- 支持向量机和BP神经网络虽然都可以用来做非线性回归，但它们所基于的理论基础不同，回归的机理也不相同。支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。为了验证这种观点，本文编写了支持向量机非线性回归的通用Matlab程序和基于神经网络工具箱的BP神经网络仿真模块，仿真结果证实，支持向量机做非线性回归不仅泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。-SVM and BP neural networks, although non-linear regr
SVM
- svm神经网络中的参数优化---提升分类器性能-svm parameters of neural network classifiers to enhance the performance optimization---
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- SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测-SVM regression neural network analysis of evidence on the opening index forecast---
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SVM-wine
- SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别-SVM neural network data classification forecast- wine species identification
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- SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能-SVM neural network parameter optimization--- to enhance the performance of the classifier
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- SVM神经网络的数据分类预测，预测葡萄酒种类识别-SVM neural network data classification predictions about wine types of identification
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- SVM神经网络中的参数优化---利用SVM提升分类器性能，很好-Parameter optimization of SVM neural network--- SVM to enhance the performance of the classifier, good
SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能
- 对SVM神经网络进行参数优化，提升其分类器性能(The parameters of SVM neural network are optimized to improve the performance of classifier)
SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别
- SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别(SVM neural network data classification prediction - wine type identification)
神经网络
- 神经网络基础代码rbf，bp神经网络，svm代码，hopfiled代码。可以对初学者有很好的用处(This code is suitable for primary stage learning)
SVM
- 神经网络算法的矩阵处理，输出错误率，绘制roc曲线(The training of random forest)