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osu-svm 的查询结果
其他书籍 该书是一本svm运用的原理方面的书
该书是一本svm运用的原理方面的书，从原理讲起，比较详细。
软件设计/软件工程 SVM数据挖掘分类实验系统
SVM数据挖掘分类实验系统，matlab svm工具箱使用实例
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
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 ...
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
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。
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 ...
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 ...