基于核的學(xué)習(xí)方法SVM(Support Vector Machine)有很好的分類識別性能，這是在SVM的基礎(chǔ)上改進的一個更好的SKM(Support Kernel Machine)Package.
標簽： Machine Support Vector SVM
上傳時間： 2014-01-15
上傳用戶：13517191407
SVM分類，支持向量機，包括matlab源碼，使用非常方便
標簽： SVM 分類
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：dsgkjgkjg
關(guān)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.
標簽： SVM-demo 支持向量機 計算方法 算法
上傳時間： 2014-01-22
上傳用戶：金宜
兩種SVM特征選擇方法，用PPT詳細的闡述了作者的思路和實驗情況，非常清除明白。
標簽： SVM 特征選擇
上傳時間： 2014-01-12
上傳用戶：chongcongying
這是一個采用c++編寫的用于機器學(xué)習(xí)文本分類的SVM算法的實現(xiàn)代碼。
標簽： SVM 編寫 機器學(xué)習(xí) 文本分類
上傳時間： 2013-12-28
上傳用戶：thuyenvinh
SVM訓(xùn)練的源碼,用C++實現(xiàn)的,包含詳細的說明
標簽： SVM 源碼
上傳時間： 2015-10-03
上傳用戶：maizezhen
SVM的Java文件,用戶可以使用eclipse導(dǎo)入,進行重寫什么的
標簽： eclipse Java SVM 用戶
上傳時間： 2014-06-07
上傳用戶：宋桃子
SVM算法的Ｃ＋＋版本，很快的運行速度
標簽： SVM 算法 版本
上傳時間： 2014-09-10
上傳用戶：wyc199288
Active approach - TOA LS
標簽： approach Active TOA LS
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：refent
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：dave520l
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