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SVM
支持向量機(SupportVectorMachine,
SVM
)是一類按監(jiān)督學(xué)習(xí)(supervisedlearning)方式對數(shù)據(jù)進行二元分類的廣義線性分類器(generalizedlinearclassifier),其決策邊界是對學(xué)習(xí)樣本求解的最大邊距超平面(maximum-marginhyperplane)[1-3]。
數(shù)據(jù)挖掘中
SVM
算法實現(xiàn)(用MATLAB實現(xiàn))
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基于
SVM
的WEB數(shù)據(jù)挖掘的文檔
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機器學(xué)習(xí)文本分類的
SVM
算法實現(xiàn)
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一個很好的LIB
SVM
的JAVA源碼。對于要研究和改進
SVM
算法的學(xué)者??梢詤⒖肌碜詳?shù)據(jù)挖掘工具YALE工具包。
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數(shù)據(jù)挖掘的重要算法
SVM
的實現(xiàn),用matlab
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一種很實用的
SVM
工具箱,具有較快的運算速度,有詳細(xì)的使用說明和例子!
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CU
SVM
Classifier Matlab Toolbox
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這是C#版本開發(fā)的
SVM
類庫包,適合不同愛好的同學(xué)學(xué)習(xí).
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基于MATLAB的源
SVM
程序包
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SVM
經(jīng)典調(diào)試程序,內(nèi)有說明,應(yīng)用簡便,可用做回歸分類方面的計算
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