一般的支持向量機算法比較單一，此算法實現(xiàn)了幾種類型的支持向量機算法，可用于參考
資源簡介：一般的支持向量機算法比較單一，此算法實現(xiàn)了幾種類型的支持向量機算法，可用于參考
上傳時間： 2015-11-02
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資源簡介：一種支持向量機多專家決策算法，很有參考價值
上傳時間： 2015-03-15
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資源簡介：VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化準(zhǔn)則是統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論中的重要內(nèi)容,基于這一理論的支持向量機算法由于具有好的泛化性能受到重視,并被研究用于文本分類問題.基于多項式核的研究工作認(rèn)為SVM的泛化能力不受多項式階數(shù)的影響,并且能夠處理很高維的分類問題,用于文本分類無...
上傳時間： 2013-12-01
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資源簡介：支持向量機Matlab工具箱1.0 該工具箱包括了二種分類,二種回歸,以及一種一類支持向量機算法 工具箱中所有程序均在Matlab6.5環(huán)境中調(diào)試通過
上傳時間： 2016-07-12
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資源簡介：對學(xué)習(xí)最小二乘法的初學(xué)者有很大的幫助的一篇文章最小二乘支持向量機算法及應(yīng)用研究
上傳時間： 2013-12-08
上傳用戶：wyc199288
資源簡介：windows操作系統(tǒng)下的支持向量機算法實現(xiàn)工具包，支持多類別分類，功能強大！
上傳時間： 2014-01-20
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資源簡介：支持向量機導(dǎo)論 matlab中支持向量機算法的入門級經(jīng)典教材
上傳時間： 2016-06-18
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資源簡介：LibSVM-2.6 程序代碼注釋 通用的支持向量機算法研究平臺
上傳時間： 2014-11-21
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資源簡介：一維支持向量機回歸以及二維支持向量機回歸
上傳時間： 2016-10-19
上傳用戶：zycidjl
資源簡介：基于支持向量機算法的分類程序，matlab實現(xiàn)。
上傳時間： 2013-12-23
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資源簡介：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的泛化特性是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最重要的特性,同時也是最不容易保證的特性。本程序?qū)Ω倪M泛化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及新興的機器學(xué)習(xí)算法——支持向量機算法進行研究,
上傳時間： 2017-04-01
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資源簡介：一種支持向量機的礦井提升機故障診斷方法，方便寫提升機故障診斷的
上傳時間： 2017-04-22
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資源簡介：支持向量機算法
上傳時間： 2017-05-07
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資源簡介：支持向量機算法的詳細(xì)的推導(dǎo)過程，對于入門級很適用
上傳時間： 2017-02-17
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資源簡介：在人工智能中模式識別比較新的分類算法,支持向量機.用于特征分類.
上傳時間： 2015-03-24
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資源簡介：關(guān)于支持向量機的一種較快速的計算方法,可以提高其計算速度,SVM-demo算法.
上傳時間： 2014-01-22
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資源簡介：提出了一種基于支持向量機的多類模擬調(diào)制方式識別算法。該算法通過分析模擬調(diào)制信號的特點，提取有效的特征向量以區(qū)分不同的調(diào)制方式，并基于支持向量機和判決樹分類思想，將特征向量映射到高維空間中加以分類。
上傳時間： 2014-01-16
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資源簡介：支持向量機是一種專門用于樣本分類的算法,本程序用VC++實現(xiàn)了SVM算法
上傳時間： 2016-02-12
上傳用戶：woshiayin
資源簡介：非平衡數(shù)據(jù)集的分類問題經(jīng)常出現(xiàn)在許多實際應(yīng)用中.支持向量機在處理這一類問題時,整體分類性能比較低.為此,Veropoulos提出的采用不同懲罰系數(shù)的改進算法可以較好的解決此類問題.此外,可以利用序列最小優(yōu)化算法簡單快速的解決上述優(yōu)化問題.
上傳時間： 2014-01-19
上傳用戶：yzy6007
資源簡介：svm(支持向量機)是著名的文本分類算法。libsvm是其中的一種實現(xiàn)的最新版本，完全開源。linux環(huán)境。
上傳時間： 2016-03-21
上傳用戶：zaizaibang
資源簡介：一個Java實現(xiàn)的支持向量機(含源碼),SVM算法比較復(fù)雜，不過這個程序看起來比較好懂。
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：zhuoying119
資源簡介：對支持向量機進行訓(xùn)練的一種改進的遺傳算法。
上傳時間： 2016-09-28
上傳用戶：invtnewer
資源簡介：這是一篇關(guān)于支持向量機的故障診斷博士論文。本文主要研究和探討將SVM算法應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域需要考慮的問題和具體的算法實現(xiàn)。
上傳時間： 2014-12-05
上傳用戶：chenxichenyue
資源簡介：支持向量機在變壓器故障分析中的應(yīng)用 是一種優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法
上傳時間： 2017-05-15
上傳用戶：thesk123
資源簡介：本文的題目是改進的核函數(shù)算法及其在人臉識別中的應(yīng)用研究。 本文在系統(tǒng)學(xué)習(xí)現(xiàn)有核函數(shù)及支持向量機相關(guān)理論的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)研究了自適應(yīng)選擇核函數(shù)算法，通過引入樸素正則風(fēng)險最小化準(zhǔn)則，提出了一種改進的在線核函數(shù)算法。算法采用截斷誤差最小化、合理選...
上傳時間： 2016-02-14
上傳用戶：Divine
資源簡介：svm(支持向量機)是著名的分類算法，svmlight是其中的一種實現(xiàn)的最新版本。完全開源。
上傳時間： 2014-01-24
上傳用戶：BIBI
資源簡介：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究及應(yīng)用 田景文.包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、小波網(wǎng)絡(luò)、模擬退火算法和支持向量機，清晰易懂，非常值得一看。
上傳時間： 2013-12-23
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資源簡介：運用粒子群算法優(yōu)化支持向量機的參數(shù)，效果比較好
上傳時間： 2016-12-09
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資源簡介：將支持向量機應(yīng)用到典型的時變、非線性工業(yè)過程—— 連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的辨識中, 并與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模相比較, 仿真結(jié)果表明了支持向量機的有效性與優(yōu)越性. 支持向量機以其出色的學(xué)習(xí)能力為工業(yè)過程的辨識提出了一種新的途徑.
上傳時間： 2013-10-17
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資源簡介：交互支持向量機學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用
上傳時間： 2014-01-19
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