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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(jìn)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LIBsvm的JAVA源碼。對于要研究和改進(jìn)svm算法的學(xué)者。可以參考。來自數(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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基于MATLAB的源svm程序包

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