支持向量機(SVM)實現的分類算法源碼(matlab)
資源簡介:支持向量機(SVM)實現的分類算法源碼(matlab)
上傳時間: 2013-12-21
上傳用戶:ma1301115706
資源簡介:支持向量機(SVM)實現的分類算法源碼[matlab]
上傳時間: 2016-06-14
上傳用戶:拔絲土豆
資源簡介:量機(SVM)實現的分類算法源碼[matlab].rar
上傳時間: 2014-08-12
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資源簡介:SVM(支持向量機)是著名的分類算法,SVMlight是其中的一種實現的最新版本。完全開源。
上傳時間: 2014-01-24
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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
上傳時間: 2013-12-29
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資源簡介:支持向量機(SVM)實現的分類算法源碼[matlab] -Support Vector Machine? (SVM), a classification algorithm source code [matlab]
上傳時間: 2016-04-25
上傳用戶:shiaijianjun
資源簡介:基于smo算法的支持向量機(SVM)方法的C++實現,是模式識別技術中經典的算法.
上傳時間: 2015-07-26
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資源簡介:用支持向量機(SVM)實現分類與函數回歸的源代碼。內有實例,依湖蘆畫瓢即可。
上傳時間: 2016-11-03
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資源簡介:一個完整的具有圖形操作界面的支持向量機模式識別的實驗系統.全部用matlab實現,可以實現多種分類識別. 這是本人的畢業設計的附屬程序
上傳時間: 2015-07-16
上傳用戶:四只眼
資源簡介:這是關于支持向量機SVM方面的代碼,大家可以用一下
上傳時間: 2015-07-25
上傳用戶:haoxiyizhong
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,
上傳時間: 2013-12-17
上傳用戶:manlian
資源簡介:數據挖掘中的基于關聯規則的分類算法源碼1
上傳時間: 2014-12-05
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資源簡介:數據挖掘中的基于關聯規則的分類算法源碼2
上傳時間: 2014-01-05
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資源簡介:數據挖掘中的基于關聯規則的分類算法源碼3
上傳時間: 2015-09-19
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資源簡介:數據挖掘中的基于關聯規則的分類算法源碼4
上傳時間: 2015-09-19
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資源簡介:數據挖掘中的基于關聯規則的分類算法源碼5
上傳時間: 2015-09-19
上傳用戶:kristycreasy
資源簡介:用matlab實現的Dijkstra算法源碼。主要用于求最短路徑。
上傳時間: 2014-10-30
上傳用戶:黃華強
資源簡介:Delphi實現的RSA算法源碼,包含使用范例,值得學習
上傳時間: 2013-12-24
上傳用戶:彭玖華
資源簡介:C語言實現的常用算法源碼。是書本配的,所以文件沒有太多說明。
上傳時間: 2016-10-29
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資源簡介:[matlab]支持向量機(SVM)用于分類的算法實現
上傳時間: 2014-01-26
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資源簡介:SVM(支持向量機)是著名的文本分類算法。libSVM是其中的一種實現的最新版本,完全開源。linux環境。
上傳時間: 2016-03-21
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資源簡介:支持向量機(SVM)用于分類的算法實現
上傳時間: 2014-01-10
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資源簡介:支持向量機(SVM)的SMO算法實現。包括matlab源代碼文件、支持向量機的pdf文檔,源代碼word文檔。
上傳時間: 2013-12-20
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資源簡介:Ho—Kashyap線性分類算法(MHKS)采用了支持向量機最大化間隔的思想,利用面向矩陣模式的雙邊正則化實現線性分類。
上傳時間: 2014-06-03
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資源簡介:提出了一個新的超聲缺陷自動識別系統。該系統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的特征,并采用支持向量機(SVM) 來對缺陷進行識別。
上傳時間: 2013-11-28
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資源簡介:關于支持向量機SVM算法的文章,對數據挖掘很實用
上傳時間: 2013-12-13
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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。
上傳時間: 2014-01-05
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資源簡介:本文的題目是改進的核函數算法及其在人臉識別中的應用研究。 本文在系統學習現有核函數及支持向量機相關理論的基礎上,系統研究了自適應選擇核函數算法,通過引入樸素正則風險最小化準則,提出了一種改進的在線核函數算法。算法采用截斷誤差最小化、合理選...
上傳時間: 2016-02-14
上傳用戶:Divine
資源簡介:經典的支持向量機SVM用于分類的matlab程序,可用于辨識,分類和參數優化!
上傳時間: 2014-01-03
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資源簡介:SVM(支持向量機)能進行分類。有不同的核函數,如線性,多項式等
上傳時間: 2016-12-27
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