LIBSVM源码。LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、 易于使用、快速有效的通用SVM 软件包，可以解决分类问题（包括C- SVC、 n - SVC ）、回归问题（包括e - SVR、n - SVR ）以及分布估计（one-class-SVM ） 等问题，提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。
上传时间： 2014-10-27
上传用户：独孤求源
用MATLAB编写的支持向量机，实现了线性可分与线性不可分的情况，还有非线性支持向量机，里面部分常用的核函数。
上传时间： 2013-12-19
上传用户：liglechongchong
用蚁群算法做图像边缘检测，过程中采用四种核函数用来做分割，最后产生不同结果用来比较。
上传时间： 2014-08-15
上传用户：Altman
LIBSVM 是台湾大学林智仁 (Chih-Jen Lin) 博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用 SVM 软件包，可以解决分类问题（包括 C- SVC 、n - SVC ）、回归问题（包括 e - SVR 、 n - SVR ）以及分布估计（ one-class-SVM ）等问题，提供了线性、多项式、径向基和 S 形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。
上传时间： 2017-03-01
上传用户：qilin
信号自适应处理，使用的核函数为高斯径向核函数。
上传时间： 2013-12-21
上传用户：miaochun888
学习SVM的一个优秀PPT，包括支持向量机的原理和应用，以及一些核函数的使用。
标签： SVM
上传时间： 2014-08-13
上传用户：thuyenvinh
EP算法是机器学习中一种重要的算法，主要用来求两个向量间的核函数。
上传时间： 2017-07-09
上传用户：zq70996813
LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用SVM 软件包，可以解决分类问题（包括C- SVC、n - SVC ）、回归问题（包括e - SVR、n - SVR ）以及分布估计（one-class-SVM ）等问题，提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。 2.89版本是09年刚更新的一个版本。
上传时间： 2014-01-18
上传用户：baitouyu
本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括： （一）监督学习（参数/ 非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。（二）无监督学习 （聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。（三）在机器学习的最佳实践（偏差/ 方差理 论；在机器学习和人工智能创新过程）。本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何 运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（W eb 搜 索，反垃圾邮件），计 算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他领域。 本课程需要 1 0 周 共 1 8 节 课，
上传时间： 2017-07-28
上传用户：xiaoyuerer
altera 的sina函数ip核，可直接调用
上传时间： 2016-03-25
上传用户：ippler8
