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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]。
目前的
SVM
(支持向量機)分類算法開源實現如
SVM
light和
SVM
lib都沒有界面
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SVM
(支持向量機)分類算法本質上是二類分類器
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基于MATLAB編寫的
SVM
多分類算法程序
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SVM
是一種常用的模式分類機器學習算法
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一篇使用
SVM
進行web文本分類的論文
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SVM
classification and regression code
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可以幫助大家互相學習,可以幫助大家理解
SVM
.
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可實現
SVM
回歸 對所列數據進行分析 分類 實現數值預警
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支持向量機初學者可以看看,用于可以用于C-
SVM
分類、?-
SVM
分類、?-
SVM
回歸和?-
SVM
回歸等問題
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LIB
SVM
是臺灣大學林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等開發設計的一個簡單、易于使用和快速有效的
SVM
模式識別與回歸的軟件包
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