基于線(xiàn)性規(guī)劃的回歸支持向量機(jī)源程序，開(kāi)發(fā)環(huán)境Visual C++6.0，控制臺(tái)程序
資源簡(jiǎn)介：基于線(xiàn)性規(guī)劃的回歸支持向量機(jī)源程序，開(kāi)發(fā)環(huán)境Visual C++6.0，控制臺(tái)程序
上傳時(shí)間： 2016-06-02
上傳用戶(hù)：himbly
資源簡(jiǎn)介：libsvm-2.5程序代碼導(dǎo)讀 這是一個(gè)中文版的針對(duì)支持向量機(jī)源程序libsvm-2.5代碼導(dǎo)讀文檔,由個(gè)人經(jīng)驗(yàn)所得, 為您看libsvm程序省了不少的力氣!非常難得!
上傳時(shí)間： 2015-04-03
上傳用戶(hù)：redmoons
資源簡(jiǎn)介：mySVM-latest546一個(gè)基于C++的支持向量機(jī)源程序,yushujuwenjian
上傳時(shí)間： 2014-01-27
上傳用戶(hù)：hn891122
資源簡(jiǎn)介：Java下面的支持向量機(jī)源程序。。可應(yīng)用于各種領(lǐng)域
上傳時(shí)間： 2015-05-04
上傳用戶(hù)：moerwang
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)完整的SVM支持向量機(jī)分類(lèi)器的vc++源程序
上傳時(shí)間： 2014-01-15
上傳用戶(hù)：lz4v4
資源簡(jiǎn)介：目前的svm(支持向量機(jī))分類(lèi)算法開(kāi)源實(shí)現(xiàn)如svmlight和svmlib都沒(méi)有界面，使用不方便。這個(gè)程序基于svmlight整合在VC++開(kāi)發(fā)環(huán)境。將給VC用戶(hù)帶來(lái)極大方便。
上傳時(shí)間： 2013-12-15
上傳用戶(hù)：qunquan
資源簡(jiǎn)介：同樣是用matlab編寫(xiě)的實(shí)現(xiàn)支持向量機(jī)的源代碼
上傳時(shí)間： 2013-12-24
上傳用戶(hù)：aix008
資源簡(jiǎn)介：(數(shù)據(jù)挖掘新方法-支持向量機(jī))PDF格式的!知道支持向量機(jī)(SVM),肯定知道它是一本非常經(jīng)典的圖書(shū)!支持向量機(jī)(support vector machine，SVM)是數(shù)據(jù)挖掘中的一項(xiàng)新技術(shù)，是借助于最優(yōu)化方法解決機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題的新工具．
上傳時(shí)間： 2013-12-06
上傳用戶(hù)：kr770906
資源簡(jiǎn)介：應(yīng)用java實(shí)現(xiàn)的svm支持向量機(jī)的分類(lèi)算法！相信對(duì)svm感興趣的朋友有很大幫助！
上傳時(shí)間： 2015-11-08
上傳用戶(hù)：wangdean1101
資源簡(jiǎn)介：support vector manchine and kNN分類(lèi)的源代碼.支持向量機(jī)是數(shù)據(jù)處理的比較良好的方法.最緊鄰分類(lèi)也是比較經(jīng)典的
上傳時(shí)間： 2016-03-08
上傳用戶(hù)：haohaoxuexi
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)java程序編寫(xiě)的svm支持向量機(jī)小程序，用來(lái)模式識(shí)別領(lǐng)域，主要用來(lái)分類(lèi)
上傳時(shí)間： 2013-12-08
上傳用戶(hù)：gxrui1991
資源簡(jiǎn)介：是matlab編寫(xiě)的一個(gè)支持向量機(jī)的程序，經(jīng)測(cè)試有效。程序里附帶了了demo，有注釋。
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶(hù)：yyq123456789
資源簡(jiǎn)介：中文和英文版的《支持向量機(jī)導(dǎo)論》，供初學(xué)者參考學(xué)習(xí)。
上傳時(shí)間： 2017-08-16
上傳用戶(hù)：youmo81
資源簡(jiǎn)介：這是支持向量機(jī)的程序。也是關(guān)于svm的，可以很好的學(xué)習(xí)支持向量機(jī)
上傳時(shí)間： 2016-12-16
上傳用戶(hù)：wcl168881111111
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)適合進(jìn)行在線(xiàn)支持向量機(jī)回歸辨識(shí)的Matlab源程序。
上傳時(shí)間： 2014-11-30
上傳用戶(hù)：王楚楚
資源簡(jiǎn)介：基于支持向量機(jī)（SVM）回歸的MATLAB演示程序
上傳時(shí)間： 2014-01-14
上傳用戶(hù)：qq21508895
資源簡(jiǎn)介：基于SMO算法的支持向量機(jī)，內(nèi)有詳細(xì)的注釋說(shuō)明，非常不錯(cuò)的源程序,采用Viusal .Net編寫(xiě)
上傳時(shí)間： 2015-04-30
上傳用戶(hù)：aa17807091
資源簡(jiǎn)介：具有結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則的支持向量機(jī)（SVM）對(duì)于小樣本決策具有較好的學(xué)習(xí)推廣性，并且故障樣本的不足在一定程度上制約了基于知識(shí)的方法在故障診斷中的運(yùn)用。針對(duì)這一問(wèn)題，提出了利用支持向量機(jī)的方法對(duì)匝間轉(zhuǎn)子繞組短路故障診斷方法。該方法利用小波分析對(duì)...
上傳時(shí)間： 2013-11-04
上傳用戶(hù)：s363994250
資源簡(jiǎn)介：文中在研究現(xiàn)有先驗(yàn)知識(shí)與支持向量機(jī)融合的基礎(chǔ)上，針對(duì)置信度函數(shù)憑經(jīng)驗(yàn)給出的不足，提出了一種確定置信度函數(shù)方法，更好地進(jìn)行分類(lèi)。該方法是建立在模糊系統(tǒng)理論的基礎(chǔ)上：將樣本的緊密度信息作為先驗(yàn)知識(shí)應(yīng)用于支持向量機(jī)的構(gòu)造中，在確定樣本的置信度時(shí)，...
上傳時(shí)間： 2013-10-12
上傳用戶(hù)：cmc_68289287
資源簡(jiǎn)介：人工智能模式識(shí)別中基于支持向量機(jī)的分類(lèi)算法在識(shí)別領(lǐng)域?qū)儆谳^新的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶(hù)：270189020
資源簡(jiǎn)介：基于支持向量機(jī)的數(shù)據(jù)挖掘方法，一篇優(yōu)秀的碩士論文Caj6.0打開(kāi)
上傳時(shí)間： 2015-05-06
上傳用戶(hù)：stella2015
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)的源程序 很簡(jiǎn)單 ，不知道好用不
上傳時(shí)間： 2015-06-12
上傳用戶(hù)：壞天使kk
資源簡(jiǎn)介：基于smo算法的支持向量機(jī)(SVM)方法的C++實(shí)現(xiàn),是模式識(shí)別技術(shù)中經(jīng)典的算法.
上傳時(shí)間： 2015-07-26
上傳用戶(hù)：yy541071797
資源簡(jiǎn)介：基于最小二乘支持向量機(jī)的系統(tǒng)邊際電價(jià)預(yù)測(cè)，是PDF格式的
上傳時(shí)間： 2015-10-15
上傳用戶(hù)：壞天使kk
資源簡(jiǎn)介：一種基于離散小波變換和支持向量機(jī)的人臉識(shí)別新方法，是PDF格式的
上傳時(shí)間： 2015-10-15
上傳用戶(hù)：fxf126@126.com
資源簡(jiǎn)介：介紹了用支持向量機(jī)方法做時(shí)間序列回歸和預(yù)測(cè)的步驟
上傳時(shí)間： 2014-01-09
上傳用戶(hù)：ls530720646
資源簡(jiǎn)介：很好的基于支持向量機(jī)的MATLAB程序，里面包含有算例及改進(jìn)算法，以及已經(jīng)處理好的基于支持向量機(jī)的基因數(shù)據(jù)！
上傳時(shí)間： 2013-12-11
上傳用戶(hù)：yyyyyyyyyy
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)支持向量機(jī)的工具箱。包括2類(lèi)分類(lèi)算法與回歸算法。
上傳時(shí)間： 2015-11-23
上傳用戶(hù)：凌云御清風(fēng)
資源簡(jiǎn)介：提出了一種基于支持向量機(jī)的多類(lèi)模擬調(diào)制方式識(shí)別算法。該算法通過(guò)分析模擬調(diào)制信號(hào)的特點(diǎn)，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(jī)和判決樹(shù)分類(lèi)思想，將特征向量映射到高維空間中加以分類(lèi)。
上傳時(shí)間： 2014-01-16
上傳用戶(hù)：ls530720646
資源簡(jiǎn)介：介紹了基于分解思想的支持向量機(jī)的訓(xùn)練算法。
上傳時(shí)間： 2015-11-30
上傳用戶(hù)：z1191176801
