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libsvm-2.88.rar
- LIBSVM 是台湾大学林智仁 (Chih-Jen Lin) 博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用 SVM 软件包，可以解决分类问题（包括 C- SVC 、n - SVC ）、回归问题（包括 e - SVR 、 n - SVR ）以及分布估计（ one-class-SVM ）等问题，提供了线性、多项式、径向基和 S 形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。,LIBSVM is林智仁Taiwan Univ
libsvm_guide
- libsvm介绍及用法，包括数据预处理，模型选择，何时使用线性核函数而非RBF核函数-libsvm introduction and usage, including data preprocessing, model selection, when to use linear kernel rather than the RBF kernel
libsvm-2.71
- 一个计算线性支持向量机的matlab源代码，台湾人编写，在c环境下运行-A calculation of the linear support vector machine matlab source code, the people of Taiwan to prepare, in the c environment running
libsvm-2.89
- 是一種線性方成的分類器。SVM透過統計的方式將雜亂的資料以NN的方式分成兩類，以便處理。LIBLINEAR is a linear classifier for data with millions of instances and features. It supports L2-regularized logistic regression (LR), L2-loss linear SVM, and L1-loss linear SVM. -Main features of LIBLINEA
libsvm-mat-2.9-1
- libsvm工具箱，用于分类的绝佳工具，也可用于非线性回归及预测，或拟合，其中文本分类是其长项，回归性能非常好-libsvm toolbox, an excellent tool for the classification can also be used for non-linear regression and forecasting, or fitting, of which text categorization is its long entry and return to a ve
CODE
- 1.GeometricContext文件是完成图片中几何方向目标分类。 参考文献《Automatic Photo Pop-up》Hoiem 2005 2 GrabCut文件是完成图像中目标交互式分割 参考文献《“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》 C. Rother 2004 3 HOG文件是自己编写的根据HOG特征检测行人的matlab代码 4 虹膜识别程序
svm-1
- matlab中的svm工具包，是标准化的svm算法，只能用于线性问题，非线性的需用libsvm或lssvm来解决。-svm in matlab Kit, standardized svm algorithm can only be used for linear problems, nonlinear the required libsvm or lssvm of resolve.
libsvm-weights
- 此文件为SVM的线性工具包，为matlab编程的重要工具包，里面包含visual c++文件，在调用时需先安装visual c++相关软件。- This tool provides a simple interface to LIBSVM, a library for support vector machines.the Liblinear paackage for linear SVM.
svm
- SVM的理论基础 线性判别函数和判别面 最优分类面 支持向量机 LIBSVM简介-The theoretical basis of the SVM linear discriminant function and discriminant surface optimal hyperplane Support Vector Machines LIBSVM Profile
libsvm-3.17
- svm分类器,实现线性svm分类，可以在matlab中或是vc++中编译运行，首先要进行编译-svm linear classifier
libsvm-ranksvm-3.18
- linear svm method for version 3.18
libsvm-3.1
- 台湾林智仁教授开发的svm开发包 内含java matlab c++等多种语言的开发模块-SVM no-linear
FaceRecognition-master
- Face recognition written in MATLAB. This code implements Fisher s Discriminant Analysis and SVMs using LIBSVM.-The motivation of this project is to implement several techniques for face recognition: Principal Component Analysis Fisher’s Linear
demo_libsvm
- How to install the libsvm for MATLAB on Unix machine Linear-kernel SVM for binary classification kernel SVM for binary classification cross validation for C and Gamma multi-class SVM: one-vs-rest (OVR) More ready-to-use matlab example Ava
parmet
- libsvm machine learning 使用libsvm 来线性回归-libsvm machine learning to use linear regression libsvm
HW5
- Linear SVM classifier with libsvm
HW6
- non linear svm with libsvm with RBF kernel
libsvm-3.20
- 根据训练数据，使用SVMlib 学习TrainLetter.txt的linear SVM models, 进而预测测试数据TestLetter.txt的分类结果(According to the training data, the TrainLetter.txt linear SVM models is learned by using SVMlib, and then the classification results of the test data TestLetter.txt are
liblinear-2.0
- Libsvm和Liblinear都是国立台湾大学的Chih-Jen Lin博士开发的，Libsvm主要是用来进行非线性svm 分类器的生成，提出有一段时间了，而Liblinear则是去年才创建的，主要是应对large-scale的data classification，因为linear分类器的训练比非线性分类器的训练计算复杂度要低很多，时间也少很多，而且在large scale data上的性能和非线性的分类器性能相当，所以Liblinear是针对大数据而生的。(Libsvm and Libli
Matlab-libsvm-3.20
- SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，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。 Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)。支持向量机的提出有很深的理论背景。 支持向量机方法是在后来提出的