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SVM
支持向量機(SupportVectorMachine,
SVM
)是一類按監督學習(supervisedlearning)方式對數據進行二元分類的廣義線性分類器(generalizedlinearclassifier),其決策邊界是對學習樣本求解的最大邊距超平面(maximum-marginhyperplane)[1-3]。
這是我自己寫的一個關于
SVM
的核程序,希望對正在學習的朋友有所幫助.
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基于
SVM
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最新
SVM
支持向量機
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SVM
light 大家可以參考哈哈啊
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用C語言實現的最新且最快的
SVM
源碼,可用于解決多類分類問題
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一些自已編寫的
SVM
應用程序,對初學者很有啟發意義,
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一個介紹
SVM
的matlab和C工具箱的文章
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模式識別matlab工具箱,包括
SVM
,ICA,PCA,NN等等模式識別算法,很有參考價值
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通常情況下是線性的分類,但在復雜情況下,要把他轉換到另一空間來,以便線性的分類,
SVM
有其優勢,還能做非線性的波束形成.
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信號過載情況下的
SVM
波束形成, 比其他常用的方法效果好很多.
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