Support Vector Machines is a powerful methodology for solving problems in nonlinear classification and regression. It is a matlab version.
標簽： classification methodology nonlinear Machines
上傳時間： 2015-06-08
上傳用戶：bruce
a non-sharing smart pointer class that can be used with STL containers such as std::map, vector, list, set, and deque. The smart pointer has an assignment operator and greater than operator that call the target object s operator.
標簽： non-sharing containers pointer vector
上傳時間： 2015-06-15
上傳用戶：Late_Li
This is SvmFu, a package for training and testing support vector machines (SVMs). It s written in C++. It uses templates. The advantage of templates is that the types of kernel values and data points can be varied to suit the problem.
標簽： machines training package testing
上傳時間： 2015-07-03
上傳用戶：zhengzg
java開發中Vector、ArrayList和List的異同
標簽： ArrayList Vector java List
上傳時間： 2014-07-31
上傳用戶：lo25643
這是采用STL的VECTOR 做的一個程序，希望對大家有幫助
上傳時間： 2015-08-03
上傳用戶：二驅蚊器
vectline "vector field line plotter" Depending on the dimension of coordinate axis, vectline can plot both 3D and 2D vector field line.
標簽： vectline coordinate Depending dimension
上傳時間： 2014-01-11
上傳用戶：invtnewer
LINEINTRGAL Line Integral in a 2D Vector Field. LINEINTRGAL(X,Y,U,V,C) computes the line integral along the lines given in cell array C. X and Y define the coordinates of a rectangular grid over which U and V are defined. X and Y must be monotonic and 2D plaid as ％ produced by MESHGRID. X, Y, U, and V must all be the same size.
標簽： LINEINTRGAL Integral computes integral
上傳時間： 2014-01-13
上傳用戶：hwl453472107
按照官方的說法：Cairo is a vector graphics library with cross-device output support. 翻譯過來，就是cairo是一個支持多種輸出的向量圖形庫。 具體解釋一下，也就是說，cairo是種畫圖的工具庫，他可以向多種設備上畫圖，比如： cairo可以輸出到png,可以輸出到pdf，可以輸出到ps，可以輸出到xlib，可以輸出到XCB，可以輸出到win32，以后還要輸出到svg 我們可以展望一下，如果cairo能夠統一linux下所有的畫圖接口，那么，所見所得可能就會成為顯示。
標簽： cross-device graphics library support
上傳時間： 2015-08-16
上傳用戶：xwd2010
SVM, Support Vector Machine 支持向量機程序
標簽： Machine Support Vector SVM
上傳時間： 2014-01-12
上傳用戶：rocketrevenge
LVQ算法( Learning Vector Quantization，學習矢量量化網絡)是一種基于模型（神經網絡）的方法，本實驗要實現的是對LVQ改進的聚類方法——MLVQ（閆德勤等人提出）。該方法克服了LVQ算法對初值敏感的問題和廣義學習矢量量化(GLVQ)網絡算法性能不穩定的缺點。(附文章)
標簽： Quantization Learning Vector LVQ
上傳時間： 2015-08-31
上傳用戶：youke111
