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人工智能/神经网络  新神经网络 Extreme Learning Machine 比SVM快

新神经网络 Extreme Learning Machine 比SVM快，附4个例子

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人工智能/神经网络  这里实现了基于四种SVM工具箱的分类与回归算法: 1、工具箱：LS_SVMlab Classification_LS_SVMlab.m - 多类分类 Regression_LS_SVMlab

这里实现了基于四种SVM工具箱的分类与回归算法: 1、工具箱：LS_SVMlab Classification_LS_SVMlab.m - 多类分类 Regression_LS_SVMlab.m - 函数拟合 2、工具箱：OSU_SVM3.00 Classification_OSU_SVM.m - 多类分类 3、工具箱：stprtool\svm Classification_stprtool.m - 多类分类 4、工具箱：SVM_SteveGunn Classificatio ...

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数学计算  svm 多类分类输入多种色点

svm 多类分类输入多种色点，能够准确的按颜色分类 C#语言描述

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数据结构  这是一个讲解机器学习与SVM的课件

这是一个讲解机器学习与SVM的课件，讲的深入浅出，非常不错。

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人工智能/神经网络  SVM算法

SVM算法，JAVA 神经网络自己写的，多多指教

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数据结构  svm算法介绍

svm算法介绍

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matlab例程  针对SVM法线特征筛选算法仅考虑法线对特征筛选的贡献,而忽略了特征分布对特征筛选的贡献的不足,在对SVM法线算法进行分析的基础上,基于特征在正、负例中出现概率的不同提出了加权SVM法线算法,该算法考虑

针对SVM法线特征筛选算法仅考虑法线对特征筛选的贡献,而忽略了特征分布对特征筛选的贡献的不足,在对SVM法线算法进行分析的基础上,基于特征在正、负例中出现概率的不同提出了加权SVM法线算法,该算法考虑到了法线和特征的分布.通过试验可以看出,在使用较小的特征空间时,与SVM法线算法和信息增益算法相比,加权SVM法线算法具有 ...

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matlab例程  VC维理论和结构风险最小化准则是统计学习理论中的重要内容,基于这一理论的支持向量机算法由于具有好的泛化性能受到重视,并被研究用于文本分类问题.基于多项式核的研究工作认为SVM的泛化能力不受多项式阶数的

VC维理论和结构风险最小化准则是统计学习理论中的重要内容,基于这一理论的支持向量机算法由于具有好的泛化性能受到重视,并被研究用于文本分类问题.基于多项式核的研究工作认为SVM的泛化能力不受多项式阶数的影响,并且能够处理很高维的分类问题,用于文本分类无需进行特征选择.研究发现,随着多项式核阶数的升高,SVM文本分类器 ...

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人工智能/神经网络  因其核函数的良好性态,RBF核SVM(RBF-SVM)在实际应用中表现出良好的学习性能,但是RBF核函数中的参数对SVM的性能起决定性作用.阐述了RBF-SVM的性能随着变化而变化的规律,并将RBF-

因其核函数的良好性态,RBF核SVM(RBF-SVM)在实际应用中表现出良好的学习性能,但是RBF核函数中的参数对SVM的性能起决定性作用.阐述了RBF-SVM的性能随着变化而变化的规律,并将RBF-SVM引入自动羽绒识别系统中.根据自动羽绒识别系统的实际需求和RBF-SVM的性能变化规律,论述了本系统中参数的选取依据和选取过程,并且给出了的相关 ...

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多国语言处理  svm(支持向量机)是著名的文本分类算法。libsvm是其中的一种实现的最新版本

svm(支持向量机)是著名的文本分类算法。libsvm是其中的一种实现的最新版本，完全开源。linux环境。

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