北京大學(xué)講解支持向量機(jī)SVM的ppt,很淺顯實(shí)用
資源簡(jiǎn)介：北京大學(xué)講解支持向量機(jī)SVM的ppt,很淺顯實(shí)用
上傳時(shí)間： 2013-12-30
上傳用戶(hù)：lo25643
資源簡(jiǎn)介：這是關(guān)于支持向量機(jī)SVM的例子,實(shí)用多多,大家可以看一下
上傳時(shí)間： 2015-07-25
上傳用戶(hù)：gyq
資源簡(jiǎn)介：用于matlab環(huán)境下的支持向量機(jī)SVM的工具箱，做這方面的朋友很需要哦
上傳時(shí)間： 2013-11-27
上傳用戶(hù)：lepoke
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)(SVM)的SMO算法實(shí)現(xiàn)。包括matlab源代碼文件、支持向量機(jī)的pdf文檔，源代碼word文檔。
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶(hù)：1101055045
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)(SVM)的VC源代碼，內(nèi)有應(yīng)用手冊(cè)和應(yīng)用實(shí)例。
上傳時(shí)間： 2013-12-09
上傳用戶(hù)：zhouli
資源簡(jiǎn)介：應(yīng)用于matlab支持向量機(jī)SVM的工具箱
上傳時(shí)間： 2014-11-23
上傳用戶(hù)：問(wèn)題問(wèn)題
資源簡(jiǎn)介：詳細(xì)介紹了支持向量機(jī)SVM的原理功能等，對(duì)初學(xué)者有幫助
上傳時(shí)間： 2017-08-21
上傳用戶(hù)：hustfanenze
資源簡(jiǎn)介：這是關(guān)于支持向量機(jī)SVM方面的代碼,大家可以用一下
上傳時(shí)間： 2015-07-25
上傳用戶(hù)：haoxiyizhong
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：支持向量機(jī)(SVM)實(shí)現(xiàn)的分類(lèi)算法源碼(matlab)
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶(hù)：ma1301115706
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：[matlab]支持向量機(jī)(SVM)用于分類(lèi)的算法實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2014-01-26
上傳用戶(hù)：ggwz258
資源簡(jiǎn)介：提出了一個(gè)新的超聲缺陷自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用小波包分解提取超聲信號(hào)的特征,采用混沌遺傳算法來(lái)消除冗余和不相關(guān)的特征,并采用支持向量機(jī)(SVM) 來(lái)對(duì)缺陷進(jìn)行識(shí)別。
上傳時(shí)間： 2013-11-28
上傳用戶(hù)：dsgkjgkjg
資源簡(jiǎn)介：關(guān)于支持向量機(jī)SVM算法的文章,對(duì)數(shù)據(jù)挖掘很實(shí)用
上傳時(shí)間： 2013-12-13
上傳用戶(hù)：1583060504
資源簡(jiǎn)介：介紹支持向量機(jī)SVM介紹的參考文獻(xiàn)以及程序源代碼，
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶(hù)：manlian
資源簡(jiǎn)介：對(duì)支持向量機(jī)SVM算法的改進(jìn)算法，改算法簡(jiǎn)單，但只能分為兩類(lèi)。
上傳時(shí)間： 2014-01-05
上傳用戶(hù)：xmsmh
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)SVM和核函數(shù)的MATLAB程序集
上傳時(shí)間： 2014-01-03
上傳用戶(hù)：aysyzxzm
資源簡(jiǎn)介：經(jīng)典的支持向量機(jī)SVM用于分類(lèi)的MATLAB程序,可用于辨識(shí),分類(lèi)和參數(shù)優(yōu)化!
上傳時(shí)間： 2014-01-03
上傳用戶(hù)：helmos
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)(SVM)實(shí)現(xiàn)的分類(lèi)算法源碼[matlab]
上傳時(shí)間： 2016-06-14
上傳用戶(hù)：拔絲土豆
資源簡(jiǎn)介：用支持向量機(jī)(SVM)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)與函數(shù)回歸的源代碼。內(nèi)有實(shí)例，依湖蘆畫(huà)瓢即可。
上傳時(shí)間： 2016-11-03
上傳用戶(hù)：362279997
資源簡(jiǎn)介：JAVA版本的支持向量機(jī)(SVM)處理器。可配置參數(shù)。
上傳時(shí)間： 2014-01-06
上傳用戶(hù)：sammi
資源簡(jiǎn)介：四種支持向量機(jī)SVM工具箱的分類(lèi)與回歸算法。MATLAB編寫(xiě)
上傳時(shí)間： 2013-12-29
上傳用戶(hù)：ztj182002
資源簡(jiǎn)介：用MATLAB來(lái)實(shí)現(xiàn)支持向量機(jī)SVM和核函數(shù)的程序集
上傳時(shí)間： 2013-12-03
上傳用戶(hù)：15071087253
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)(SVM)用于分類(lèi)的算法實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2014-01-10
上傳用戶(hù)：leehom61
資源簡(jiǎn)介：將支持向量機(jī)應(yīng)用到典型的時(shí)變、非線性工業(yè)過(guò)程—— 連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的辨識(shí)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(jī)的有效性與優(yōu)越性. 支持向量機(jī)以其出色的學(xué)習(xí)能力為工業(yè)過(guò)程的辨識(shí)提出了一種新的途徑.
上傳時(shí)間： 2013-10-17
上傳用戶(hù)：zhangdebiao
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī) 張?chǎng)?ppt，比較容易懂，屬于入門(mén)級(jí)的
上傳時(shí)間： 2013-12-09
上傳用戶(hù)：wl9454
資源簡(jiǎn)介：用于漢字識(shí)別和分類(lèi)的支持向量機(jī)SVMTEST測(cè)試算法,很好用啊
上傳時(shí)間： 2015-04-23
上傳用戶(hù)：qazxsw
資源簡(jiǎn)介：這個(gè)是我最近得到的支持向量機(jī) light 的源碼包。。。這個(gè)源碼包主要是用作文本分類(lèi)，它是由Joachims首先提出并實(shí)現(xiàn)。。。希望對(duì)大家有幫助！
上傳時(shí)間： 2015-05-10
上傳用戶(hù)：x4587
資源簡(jiǎn)介：一本很好的關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的支持向量機(jī)應(yīng)用的書(shū)
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶(hù)：FreeSky
資源簡(jiǎn)介：支持向量積SVM的工具箱，Matlab板的。
上傳時(shí)間： 2013-12-14
上傳用戶(hù)：a3318966
