This template file is used to completely describe a system in a generalized ％ state space format useable by the ReBEL inference and estimation system. ％ This file must be copied, renamed and adapted to your specific problem. The ％ interface to each function should NOT BE CHANGED however.
标签： generalized completely template describe
上传时间： 2014-01-10
上传用户：hustfanenze
UNDERSTANDING THE NEW U.S. NATIONAL SPACE POLICY，John M. Logsdon Director, Space Policy Institute Elliott School of International Affairs The George Washington University Washington, DC, USA
标签： U.S. UNDERSTANDING NATIONAL POLICY
上传时间： 2014-12-20
上传用户：虫虫虫虫虫虫
THE UNITED STATES AND HUMAN SPACE EXPLORATION，John M. Logsdon Director, Space Policy Institute Elliott School of International Affairs The George Washington University Washington, DC, USA 在北大的讲座资料
标签： EXPLORATION STATES UNITED HUMAN
上传时间： 2016-03-06
上传用户：zycidjl
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
上传时间： 2014-01-12
上传用户：silenthink
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
hostapd - user space IEEE 802.11 AP and IEEE 802.1X/WPA/WPA2/EAP Authenticator and RADIUS authentication server
标签： IEEE Authenticator and WPA
上传时间： 2014-01-06
上传用户：450976175
SVM算法，JAVA 神经网络 自己写的，多多指教
上传时间： 2013-12-25
上传用户：hfmm633
svm算法介绍
上传时间： 2013-12-09
上传用户：dancnc
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法线算法具有更好的特征筛选性能.
上传时间： 2016-03-19
上传用户：wyc199288
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
