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SVM

支持向量機（SupportVectorMachine,SVM）是一類按監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervisedlearning）方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行二元分類的廣義線性分類器（generalizedlinearclassifier），其決策邊界是對學(xué)習(xí)樣本求解的最大邊距超平面（maximum-marginhyperplane）[1-3]。

一種新的SVM算法

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一篇將SVM說非常清楚明白的文獻(xiàn)

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自己用libSVM封的SVM matlab

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SVM算法的實現(xiàn)分類技術(shù)

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SVM的一個可執(zhí)行程序

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數(shù)據(jù)挖掘分類方面的lib-SVM經(jīng)典算法的C＋＋實現(xiàn)

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幾片SVM的論文

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一個畫圖軟件,可以在WINDOWS下運行,和LIBSVM,PYTHON一起用,做SVM很方便

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我是SVM初學(xué)者

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北京大學(xué)講解支持向量機SVM的ppt,很淺顯實用

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