svm的实现源码，java版，和libsvm是同一系列
上传时间： 2014-10-11
上传用户：清风冷雨
混沌时间序列预测(chaotic time series prediction)中的Volterra级数一步预测 、Volterra级数多步预测方法
标签： Volterra prediction chaotic series
上传时间： 2016-02-03
上传用户：asddsd
svm的分类问题，需要的可以下载此源码 。
上传时间： 2013-11-25
上传用户：TRIFCT
这篇文章为svm guide,指导svm的运用
上传时间： 2016-02-22
上传用户：semi1981
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。
上传时间： 2014-01-26
上传用户：hj_18
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文本分类器会出现过学习现象,并且特征数越多越明显,特征选择是必需的.通过估计函数集的VC维,基于结构风险最小化理论对此问题进行分析,得出的结论跟实验结果相符.
上传时间： 2013-12-01
上传用户：c12228
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,并且给出了的相关曲线变化图.通过研究,最后得到适合本系统的识别模型,从而提高了系统的总体识别率.同时,也验证了RBF-SVM的良好特性和其受参数的约束规律.
上传时间： 2013-12-27
上传用户：zhengzg
SVM的matlab工具箱，可以实现支持向量基的分类和回归问题
上传时间： 2016-04-12
上传用户：lhw888
实现SVM的分类可以选择SVM类型，核函数类型，以及训练参数
上传时间： 2016-05-15
上传用户：海陆空653
支持向量机的理论介绍（包含三个）。希望对正在学习SVM的朋友有所帮助。
上传时间： 2016-05-15
上传用户：shinesyh
