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这是一个采用c++编写的用于机器学习文本分类的SVM算法的实现代码。-c prepared using machine learning for text classification of SVM codes.
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采用经典的机器学习分类算法SVM，对训练样本进行训练和学习，来实现对预定目标的分类。-Using the classic machine learning classification algorithm SVM, the training samples for training and study to achieve the intended target of the classification.
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利用支持向量机的分类特性，结合modis的云图像，对云相态进行分类，利用svm云相态分类算法源代码-The use of support vector machine classification of features, combined with clouds modis images of the cloud phase state classification using svm-phase state of cloud classification algorithm source c
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基于Gauss 核函数SVM分类机，使用二阶几何方法训练。-Gauss kernel function SVM classification based on machine, using the geometric method of second-order training.
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用SVM算法实现聚类与分类的例程。内附实验数据，运行结果以及经典参考文献一篇《A New Fuzzy Cover Approach to Clustering》-SVM algorithm using clustering and classification routines. Included the experimental data, the results as well as the classic References 1 " A New Fuzzy Cover Appro
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A distributed PSOSVM hybrid system with feature selection and parameter optimization
-Abstract
This study proposed a novel PSO–SVM model that hybridized the particle swarm optimization (PSO) and support vector machines (SVM) to
improve the clas
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The sample application is able to perform both Classification and Regression using Support Vector Machines. It can read Excel spreadsheets and determines the task to be performed depending on the number of the columns in the sheet. If the input table
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基于SVM的文本分类系统，可以实现正常的中文文本分类。-C prepared using machine learning for text classification of SVM codes.
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基于神经网络的遥感图像分类取得了较好的效果,但存在固有的过学习、易陷入局部极小等缺点.支持向量机机器学习方法,根据结构风险最小化(SRM)原理,表现出很多优于其他传统方法的性能,本研究的基于多类支持向量机分类器的遥感图像分类取得了达95.4 的分类精度.但由于遥感图像分类类别多,所需训练样本较大,人工选择效率较低,为此提出以人工选择初始聚类质心、C均值模糊聚类算法自动标注训练样本的基于多类支持向量机的半监督式遥感图像分类方法,期望能在获得适用的分类精度的基础上有效提高分类效率-Neural ne
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有多个程序，用ANN和SVM进行比较用于模式识别分类的效果-Multiple programs, the comparison for the classification of the pattern recognition results using the ANN and SVM
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ANN classification using PSO
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一个svm的演示程序，能演示两类数据分类，有gui界面，不使用第三方工具箱，使用gaussian核函数，界面能设置c和gamma的参数值，最后可以得到分类情况的可视化效果。针对svm算法的研究者和用于教学演示的教师，是个不错的源码。-An svm demo program that can demonstrate two types of data classification, gui interface, do not use third-party toolbox, using gauss
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对四分类图像，使用两个提取特征值向量的方法来提取特征，然后使用SVM进行分类识别，里边包含了LIBSVM进行识别时各个参数的变化时的对结果的影响。里面包含完整源代码，在word里。是我的数字图像作业。-Four categories of images, using two feature extraction methods to extract the value of feature vectors, and then use SVM classification and recognit
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使用SVM进行分类过程中的参数优化问题，通过优化可以达到较好的分类效果。-Using SVM classification process parameter optimization problem by optimization can achieve better classification results.
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使用支持向量机进行数据分类的预测，文件给出了预测程序的源代码。-SVM prediction using data classification, document gives a prediction program source code.
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在支持向量机做分类的参数优化过程中采用GridSearch方法进行参数优化，优化后可以得到较好的分类效果。-GridSearch method using SVM classification parameters to do the optimization process parameter optimization, you can get a better classification results after optimization.
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用matlab分类星云文件，使用SVM方法，包括特征提取和分类，有完整的成俗和数据-Category nebula with matlab file using SVM methods, including feature extraction and classification, and data integrity into vulgar
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邮件分类学习，使用svm库实现，用4组数据训练，1组数据测试-Mail classification learning, using svm library implementation, training with four sets of data, one set of data to test
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利用SVM算法进行单层竞争神经网络的数据分类患者癌症发病预测-Prediction of Cancer Incidence in Patients with Single- Level Competitive Neural Network Classification Using SVM Algorithm
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算法功能是SVM分类，使用PCA降维处理，一个文件是直接分类，另一个是降维后分类(Classification using SVM algorithm)
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