模式分類經(jīng)典算法——支持向量機(jī) java語(yǔ)言版
資源簡(jiǎn)介：模式分類經(jīng)典算法——支持向量機(jī) java語(yǔ)言版
上傳時(shí)間： 2014-01-02
上傳用戶：gyq
資源簡(jiǎn)介：在人工智能中模式識(shí)別比較新的分類算法,支持向量機(jī).用于特征分類.
上傳時(shí)間： 2015-03-24
上傳用戶：bjgaofei
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：270189020
資源簡(jiǎn)介：support vector manchine and kNN分類的源代碼.支持向量機(jī)是數(shù)據(jù)處理的比較良好的方法.最緊鄰分類也是比較經(jīng)典的
上傳時(shí)間： 2016-03-08
上傳用戶：haohaoxuexi
資源簡(jiǎn)介：經(jīng)典的支持向量機(jī)SVM用于分類的MATLAB程序,可用于辨識(shí),分類和參數(shù)優(yōu)化!
上傳時(shí)間： 2014-01-03
上傳用戶：helmos
資源簡(jiǎn)介：使用SVM支持向量機(jī) 預(yù)測(cè)分類 使用SVM支持向量機(jī) 預(yù)測(cè)分類
上傳時(shí)間： 2015-09-11
上傳用戶：lhc9102
資源簡(jiǎn)介：K均值算法支持向量機(jī),很使用可靠,看了一定不會(huì)后悔的
上傳時(shí)間： 2016-08-20
上傳用戶：671145514
資源簡(jiǎn)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(shí)也是最不容易保證的特性。本程序?qū)Ω倪M(jìn)泛化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及新興的機(jī)器學(xué)習(xí)算法——支持向量機(jī)算法進(jìn)行研究,
上傳時(shí)間： 2017-04-01
上傳用戶：ainimao
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：yy541071797
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)的模式識(shí)別的經(jīng)典算法--最小平方支持向量滟
上傳時(shí)間： 2015-02-12
上傳用戶：徐孺
資源簡(jiǎn)介：應(yīng)用java實(shí)現(xiàn)的svm支持向量機(jī)的分類算法！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：wangdean1101
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)的分類和回歸算法,可用于模式識(shí)別和預(yù)測(cè)
上傳時(shí)間： 2016-11-29
上傳用戶：氣溫達(dá)上千萬(wàn)的
資源簡(jiǎn)介：Ho—Kashyap線性分類算法（MHKS）采用了支持向量機(jī)最大化間隔的思想,利用面向矩陣模式的雙邊正則化實(shí)現(xiàn)線性分類。
上傳時(shí)間： 2014-06-03
上傳用戶：標(biāo)點(diǎn)符號(hào)
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)的經(jīng)典算法，對(duì)于你學(xué)習(xí)模式識(shí)別非常有幫助，基于matlab 的平臺(tái)
上傳時(shí)間： 2014-01-16
上傳用戶：jjj0202
資源簡(jiǎn)介：C針對(duì)模式識(shí)別問(wèn)題H描述了支持向量機(jī)的基本思想H著重討論了OD=?PI最小二乘=?PI加權(quán)=?P 和直接 =?P 等新的支持向量機(jī)方法H用于降低訓(xùn)練時(shí)間和減少計(jì)算復(fù)雜性的海量樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法分塊法I分解法H提 高泛化能力的模型選擇方法H以及逐一鑒別法I一一區(qū)分法IPD....
上傳時(shí)間： 2014-01-15
上傳用戶：Ants
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)的SMO算法VC實(shí)現(xiàn),在模式識(shí)別和 許多方面很有用
上傳時(shí)間： 2015-04-14
上傳用戶：youmo81
資源簡(jiǎn)介：模式識(shí)別一份很好的作業(yè),包括線性分類器；最小風(fēng)險(xiǎn)貝葉斯分類器；監(jiān)督學(xué)習(xí)法分層聚類分析；K－L變換提取有效特征,支持向量機(jī)
上傳時(shí)間： 2014-11-30
上傳用戶：372825274
資源簡(jiǎn)介：用于漢字識(shí)別和分類的支持向量機(jī)SVMTEST測(cè)試算法,很好用啊
上傳時(shí)間： 2015-04-23
上傳用戶：qazxsw
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)的實(shí)現(xiàn)源代碼！ java實(shí)現(xiàn)！采用最小序貫算法
上傳時(shí)間： 2014-01-20
上傳用戶：zjf3110
資源簡(jiǎn)介：目前準(zhǔn)確度最好的支持向量機(jī)分類算法,用C++編寫.
上傳時(shí)間： 2014-12-22
上傳用戶：wxhwjf
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)完整的具有圖形操作界面的支持向量機(jī)模式識(shí)別的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng).全部用Matlab實(shí)現(xiàn),可以實(shí)現(xiàn)多種分類識(shí)別. 這是本人的畢業(yè)設(shè)計(jì)的附屬程序
上傳時(shí)間： 2015-07-16
上傳用戶：四只眼
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)(SVM)實(shí)現(xiàn)的分類算法源碼(matlab)
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶：ma1301115706
資源簡(jiǎn)介：[matlab]支持向量機(jī)(SVM)用于分類的算法實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2014-01-26
上傳用戶：ggwz258
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)支持向量機(jī)的工具箱。包括2類分類算法與回歸算法。
上傳時(shí)間： 2015-11-23
上傳用戶：凌云御清風(fēng)
資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)是一種專門用于樣本分類的算法,本程序用VC++實(shí)現(xiàn)了SVM算法
上傳時(shí)間： 2016-02-12
上傳用戶：woshiayin
資源簡(jiǎn)介：VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則是統(tǒng)計(jì)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(jī)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(wèn)題.基于多項(xiàng)式核的研究工作認(rèn)為SVM的泛化能力不受多項(xiàng)式階數(shù)的影響,并且能夠處理很高維的分類問(wèn)題,用于文本分類無(wú)...
上傳時(shí)間： 2013-12-01
上傳用戶：c12228
資源簡(jiǎn)介：非平衡數(shù)據(jù)集的分類問(wèn)題經(jīng)常出現(xiàn)在許多實(shí)際應(yīng)用中.支持向量機(jī)在處理這一類問(wèn)題時(shí),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(jìn)算法可以較好的解決此類問(wèn)題.此外,可以利用序列最小優(yōu)化算法簡(jiǎn)單快速的解決上述優(yōu)化問(wèn)題.
上傳時(shí)間： 2014-01-19
上傳用戶：yzy6007
資源簡(jiǎn)介：svm(支持向量機(jī))是著名的文本分類算法。libsvm是其中的一種實(shí)現(xiàn)的最新版本，完全開源。linux環(huán)境。
上傳時(shí)間： 2016-03-21
上傳用戶：zaizaibang
資源簡(jiǎn)介：svm(支持向量機(jī))是著名的分類算法，svmlight是其中的一種實(shí)現(xiàn)的最新版本。完全開源。
上傳時(shí)間： 2014-01-24
上傳用戶：BIBI
資源簡(jiǎn)介：目前的svm(支持向量機(jī))分類算法開源實(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++開發(fā)環(huán)境。將給VC用戶帶來(lái)極大方便。
上傳時(shí)間： 2013-12-15
上傳用戶：qunquan
