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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
(GA2
svm
),
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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