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SVM

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

使用SVM支持向量機預測分類使用SVM支持向量機預測分類

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將要丟入SVM支持向量機的資料作正規(guī)化的動作

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基于核的學習方法SVM(Support Vector Machine)有很好的分類識別性能

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SVM分類

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關(guān)于支持向量機的一種較快速的計算方法,可以提高其計算速度,SVM-demo算法.

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兩種SVM特征選擇方法

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這是一個采用c++編寫的用于機器學習文本分類的SVM算法的實現(xiàn)代碼。

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SVM訓練的源碼,用C++實現(xiàn)的,包含詳細的說明

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SVM的Java文件,用戶可以使用eclipse導入,進行重寫什么的

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SVM算法的Ｃ＋＋版本

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SVM

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