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SVM

支持向量機（SupportVectorMachine,SVM）是一類按監督學習（supervisedlearning）方式對數據進行二元分類的廣義線性分類器（generalizedlinearclassifier），其決策邊界是對學習樣本求解的最大邊距超平面（maximum-marginhyperplane）[1-3]。

SVM程序代碼

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[matlab]支持向量機(SVM)用于分類的算法實現

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嶄新矢量機SVM源碼

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SVM-light Version llf_dqy_hhu

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這是一個實現文本分類SVM的程序

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將遺傳算法(GA)與傳統SVM算法結合,構造出一種參數最優的進化SVM(GA2SVM),SVM 模型采用徑向基函數(RBF)作為核函數

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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。

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SVM文本分類改進,關鍵詞抽取（Keywords Extraction）指的是如何從一篇文檔（或多篇相關文檔）中自動抽取出能很好地代表文檔主題的若干個詞或短語。

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關于支持向量機SVM算法的文章,對數據挖掘很實用

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基于模板匹配與支持矢量機的人臉檢測梁路宏艾海舟肖習攀葉航軍徐光佑張鈸。本文提出了一種將模板匹配與支持矢量機（SVM）相結合的人臉檢測算法。算法首先使用雙眼—人臉模板對進行粗篩選

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嶄新矢量機SVM源碼

SVM-light Version llf_dqy_hhu

這是一個實現文本分類SVM的程序

將遺傳算法(GA)與傳統SVM算法結合,構造出一種參數最優的進化SVM(GA2SVM),SVM 模型采用徑向基函數(RBF)作為核函數

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。

SVM文本分類改進,關鍵詞抽取（Keywords Extraction）指的是如何從一篇文檔（或多篇相關文檔）中自動抽取出能很好地代表文檔主題的若干個詞或短語。

關于支持向量機SVM算法的文章,對數據挖掘很實用

基于模板匹配與支持矢量機的人臉檢測梁路宏艾海舟肖習攀葉航軍徐光佑張鈸。本文提出了一種將模板匹配與支持矢量機（SVM）相結合的人臉檢測算法。算法首先使用雙眼—人臉模板對進行粗篩選