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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]。
一篇將
svm
說非常清楚明白的文獻
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svm
支持向量機 里面包含一個教程
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svm
是在結構風險基礎上發展而來的
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Tiny
svm
另一種
svm
的原始碼
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一篇將
svm
說非常清楚明白的文獻
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將最大熵的數據格式轉為
svm
分類器所需的數據格式
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應用java實現的
svm
支持向量機的分類算法!相信對
svm
感興趣的朋友有很大幫助!
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應用c++實現的
svm
向量機分類算法
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svm
在matlab環境下多類分類中的一對多分類器類型程序
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一個關于
svm
支持向量機的計算例程, 用MATLAB做的,請多指教
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