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探索SVM分类算法的精髓，掌握其在模式识别、数据挖掘及图像处理等领域的强大应用。支持向量机(SVM)以其卓越的泛化能力和解决小样本问题的能力著称，是机器学习领域不可或缺的技术之一。本页面汇集了31901份精选资源，从基础理论到高级实践案例一应俱全，助力电子工程师深入理解并灵活运用SVM于实际项目中，提升个人技能与项目成功率。立即加入，开启您的智能分析之旅！

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基于FPGA技术的网络入侵检测是未来的发展方向，而网络包头的分类是入侵检测系统的关键。 文章首先介绍了FPGA技术的基本原理以及其在信息安全方面的应用，接着介绍入侵检测系统以及FPGA技术在入侵检测系统中的应用。 分析了几种比较出名的网络包分类算法，包括软件分类方法、TCAM分类算法、BV算法、Tr...

📅 👤 gonuiln
入侵检测系统 网络 包分类 技术研究

稀疏表示分类算法（Sparse Representation-based Classification，SRC）在人脸数据库上有很高的识别性能。然而，对于姿态变化，SRC的识别效果并不理想。针对SRC算法不能解决测试样本与训练样本存在偏移误差的问题，本文提出了基于SRC的改进算法。该算法将每一类的训...

📅 👤 haiya2000
SRC 算法 人脸识别 中的应用

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支持向量机(svm)实现的分类算法源码[matlab].txt
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