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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]。

實現svm的分類可以選擇svm類型

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支持向量機的理論介紹（包含三個）。希望對正在學習svm的朋友有所幫助。

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經典的支持向量機svm用于分類的MATLAB程序,可用于辨識,分類和參數優化!

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用支持向量機（svm）實現文本的自動分類系統。

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用于matlab環境下的支持向量機svm的工具箱

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svm分類器是一個很好的中文信息處理工具,不錯的很好的東西

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svm分類器的實現原碼,svm是一類基于統計學習理論的模式識別方法

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svm matlab GUI可視化界面直觀形象代碼解釋比較詳細對GUI學習和svm學習都有幫助

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基于svm的文本分類算法

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