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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]。
使用
SVM
支持向量機 預測分類 使用
SVM
支持向量機 預測分類
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將要丟入
SVM
支持向量機的資料作正規化的動作
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基于核的學習方法
SVM
(Support Vector Machine)有很好的分類識別性能
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SVM
分類
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關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.
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兩種
SVM
特征選擇方法
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這是一個采用c++編寫的用于機器學習文本分類的
SVM
算法的實現代碼。
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SVM
訓練的源碼,用C++實現的,包含詳細的說明
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SVM
的Java文件,用戶可以使用eclipse導入,進行重寫什么的
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SVM
算法的C++版本
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