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人工智能 智能问题的很重要一点就是学习问题。如果解决了学习，计算机将在很大程度上 具有人的智能。博奕问题是最典型的智能问题，如果评价函数能够很好的学习， 并且是一种自学习，或许意味着学习问题的突破。当然，模式识别中的分界面是 需要学习的，特征恐怕也是需要学习的。SVM是学习的有益探索，不过还需要更完 ...

基于稀疏网络的精选机器学习模型，相比SVM有更快和更精确的学习效果。

These instances, whenmapped to an N-dimensional space, represent a core set that can be used to construct an approximation to theminimumenclosing ball. Solving the SVMlearning problem on these core sets can produce a good approximation solution in very fast speed. For example, the core-vector machin ...

此是关于lisvm的编程，有助于我们很好的学习svm，可以好好的学习学习

中文文本分类，应用SVM对中文文本进行分类，具有高性能

数据挖掘，多种聚类算法.FCM, HCM, SVM, 等各种柔性聚类方法。

行人检测源程序，居于svm技术。和梯度直方图提取

SMO 源程序基于libsvm，开发的支持向量机图形界面应用程序，并提供了关于C和sigma的新的参数选择方法，使得SVM的使用更加简单直观

统计模式识别工具包(统计模式识别工具包，包含EM，SVM等方法。)

该程序包实现了几个常用的模式识别分类器算法，包括K近邻分类器KNN、线性判别方程LDF分类器、二次判别方程QDF分类器、RDA规则判别分析分类器、MQDF改进二次判别方程分类器、SVM支持向量机分类器。 主程序中还有接口调用举例，压缩包中还有两个测试数据集文件。 ...