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• 機器學習方法支持向量機SVM源程序免費下載

  資源簡介：機器學習方法支持向量機SVM源程序，vc

  標簽： SVM 機器學習 支持向量機 源程序

  上傳時間： 2016-01-26

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• 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的泛化特性是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最重要的特性,同時也是最不容易保證的特性。本程序?qū)Ω倪M泛化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及新興的機器學習算法——支持向量機算法進行研究,免費下載

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  標簽： ANN 算法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時間： 2017-04-01

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• (數(shù)據(jù)挖掘新方法-支持向量機)PDF格式的!知道支持向量機(SVM),肯定知道它是一本非常經(jīng)典的圖書!支持向量機(support vector machine免費下載

  資源簡介：(數(shù)據(jù)挖掘新方法-支持向量機)PDF格式的!知道支持向量機(SVM),肯定知道它是一本非常經(jīng)典的圖書!支持向量機(support vector machine，SVM)是數(shù)據(jù)挖掘中的一項新技術(shù)，是借助于最優(yōu)化方法解決機器學習問題的新工具．

  標簽： support machine vector 支持向量機

  上傳時間： 2013-12-06

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• 基于smo算法的支持向量機(SVM)方法的C++實現(xiàn),是模式識別技術(shù)中經(jīng)典的算法.免費下載

  資源簡介：基于smo算法的支持向量機(SVM)方法的C++實現(xiàn),是模式識別技術(shù)中經(jīng)典的算法.

  標簽： smo SVM 算法 支持向量機

  上傳時間： 2015-07-26

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• 支持向量機的源程序 很簡單免費下載

  資源簡介：支持向量機的源程序 很簡單 ，不知道好用不

  標簽： 支持向量機 源程序

  上傳時間： 2015-06-12

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• 這是關(guān)于支持向量機SVM的例子,實用多多,大家可以看一下免費下載

  資源簡介：這是關(guān)于支持向量機SVM的例子,實用多多,大家可以看一下

  標簽： SVM 支持向量機 家

  上傳時間： 2015-07-25

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• 這是關(guān)于支持向量機SVM方面的代碼,大家可以用一下免費下載

  資源簡介：這是關(guān)于支持向量機SVM方面的代碼,大家可以用一下

  標簽： SVM 支持向量機 代碼 家

  上傳時間： 2015-07-25

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• 支持向量機(SVM)實現(xiàn)的分類算法源碼(matlab)免費下載

  資源簡介：支持向量機(SVM)實現(xiàn)的分類算法源碼(matlab)

  標簽： matlab SVM 支持向量機 分類算法

  上傳時間： 2013-12-21

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• 北京大學講解支持向量機SVM的ppt,很淺顯實用免費下載

  資源簡介：北京大學講解支持向量機SVM的ppt,很淺顯實用

  標簽： SVM 大學 支持向量機

  上傳時間： 2013-12-30

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• [matlab]支持向量機(SVM)用于分類的算法實現(xiàn)免費下載

  資源簡介：[matlab]支持向量機(SVM)用于分類的算法實現(xiàn)

  標簽： matlab SVM 支持向量機 分類

  上傳時間： 2014-01-26

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• 提出了一個新的超聲缺陷自動識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用小波包分解提取超聲信號的特征,采用混沌遺傳算法來消除冗余和不相關(guān)的特征,并采用支持向量機(SVM) 來對缺陷進行識別。免費下載

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  標簽： SVM 缺陷 特征

  上傳時間： 2013-11-28

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• 關(guān)于支持向量機SVM算法的文章,對數(shù)據(jù)挖掘很實用免費下載

  資源簡介：關(guān)于支持向量機SVM算法的文章,對數(shù)據(jù)挖掘很實用

  標簽： SVM 支持向量機 算法 數(shù)據(jù)挖掘

  上傳時間： 2013-12-13

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• 介紹支持向量機SVM介紹的參考文獻以及程序源代碼免費下載

  資源簡介：介紹支持向量機SVM介紹的參考文獻以及程序源代碼，

  標簽： SVM 支持向量機 程序 源代碼

  上傳時間： 2013-12-17

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• 對支持向量機SVM算法的改進算法免費下載

  資源簡介：對支持向量機SVM算法的改進算法，改算法簡單，但只能分為兩類。

  標簽： SVM 支持向量機 算法 改進算法

  上傳時間： 2014-01-05

  上傳用戶：xmsmh

• 這是《數(shù)據(jù)挖掘中的新方法——支持向量機》一書的電子版。免費下載

  資源簡介：這是《數(shù)據(jù)挖掘中的新方法——支持向量機》一書的電子版。

  標簽： 數(shù)據(jù)挖掘 支持向量機 電子版

  上傳時間： 2016-05-02

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• 支持向量機SVM和核函數(shù)的MATLAB程序集免費下載

  資源簡介：支持向量機SVM和核函數(shù)的MATLAB程序集

  標簽： MATLAB SVM 支持向量機 核函數(shù)

  上傳時間： 2014-01-03

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• 經(jīng)典的支持向量機SVM用于分類的MATLAB程序,可用于辨識,分類和參數(shù)優(yōu)化!免費下載

  資源簡介：經(jīng)典的支持向量機SVM用于分類的MATLAB程序,可用于辨識,分類和參數(shù)優(yōu)化!

  標簽： MATLAB SVM 分類 支持向量機

  上傳時間： 2014-01-03

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• 用于matlab環(huán)境下的支持向量機SVM的工具箱免費下載

  資源簡介：用于matlab環(huán)境下的支持向量機SVM的工具箱，做這方面的朋友很需要哦

  標簽： matlab SVM 環(huán)境 支持向量機

  上傳時間： 2013-11-27

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• 支持向量機(SVM)實現(xiàn)的分類算法源碼[matlab]免費下載

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  標簽： matlab SVM 支持向量機 分類算法

  上傳時間： 2016-06-14

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• 數(shù)據(jù)挖掘中的新方法---支持向量機》示例代碼免費下載

  資源簡介：數(shù)據(jù)挖掘中的新方法---支持向量機》示例代碼，請

  標簽： 數(shù)據(jù)挖掘 支持向量機 代碼

  上傳時間： 2016-07-12

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• 用支持向量機(SVM)實現(xiàn)分類與函數(shù)回歸的源代碼。內(nèi)有實例免費下載

  資源簡介：用支持向量機(SVM)實現(xiàn)分類與函數(shù)回歸的源代碼。內(nèi)有實例，依湖蘆畫瓢即可。

  標簽： SVM 支持向量機 分類 函數(shù)

  上傳時間： 2016-11-03

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• 支持向量機(SVM)的SMO算法實現(xiàn)。包括matlab源代碼文件、支持向量機的pdf文檔免費下載

  資源簡介：支持向量機(SVM)的SMO算法實現(xiàn)。包括matlab源代碼文件、支持向量機的pdf文檔，源代碼word文檔。

  標簽： matlab SVM SMO

  上傳時間： 2013-12-20

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• 支持向量機(SVM)的VC源代碼免費下載

  資源簡介：支持向量機(SVM)的VC源代碼，內(nèi)有應(yīng)用手冊和應(yīng)用實例。

  標簽： SVM 支持向量機 源代碼

  上傳時間： 2013-12-09

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• JAVA版本的支持向量機(SVM)處理器?？膳渲脜?shù)。免費下載

  資源簡介：JAVA版本的支持向量機(SVM)處理器?？膳渲脜?shù)。

  標簽： JAVA SVM 版本 支持向量機

  上傳時間： 2014-01-06

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• 四種支持向量機SVM工具箱的分類與回歸算法。MATLAB編寫免費下載

  資源簡介：四種支持向量機SVM工具箱的分類與回歸算法。MATLAB編寫

  標簽： MATLAB SVM 支持向量機 工具箱

  上傳時間： 2013-12-29

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• 應(yīng)用于matlab支持向量機SVM的工具箱免費下載

  資源簡介：應(yīng)用于matlab支持向量機SVM的工具箱

  標簽： matlab SVM 應(yīng)用于 工具箱

  上傳時間： 2014-11-23

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• 用MATLAB來實現(xiàn)支持向量機SVM和核函數(shù)的程序集免費下載

  資源簡介：用MATLAB來實現(xiàn)支持向量機SVM和核函數(shù)的程序集

  標簽： MATLAB SVM 支持向量機 核函數(shù)

  上傳時間： 2013-12-03

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• 支持向量機(SVM)用于分類的算法實現(xiàn)免費下載

  資源簡介：支持向量機(SVM)用于分類的算法實現(xiàn)

  標簽： SVM 支持向量機 分類 算法

  上傳時間： 2014-01-10

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• 詳細介紹了支持向量機SVM的原理功能等免費下載

  資源簡介：詳細介紹了支持向量機SVM的原理功能等，對初學者有幫助

  標簽： SVM 詳細介紹 支持向量機

  上傳時間： 2017-08-21

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• 基于支持向量機(SVM)的工業(yè)過程辨識免費下載

  資源簡介：將支持向量機應(yīng)用到典型的時變、非線性工業(yè)過程—— 連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的辨識中, 并與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模相比較, 仿真結(jié)果表明了支持向量機的有效性與優(yōu)越性. 支持向量機以其出色的學習能力為工業(yè)過程的辨識提出了一種新的途徑.

  標簽： SVM 支持向量機 工業(yè)過程 辨識

  上傳時間： 2013-10-17

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