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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]。

這是我自己寫的一個關于svm的核程序,希望對正在學習的朋友有所幫助.

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基于svm

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最新svm支持向量機

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svm light 大家可以參考哈哈啊

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用C語言實現的最新且最快的svm源碼,可用于解決多類分類問題

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一些自已編寫的svm應用程序,對初學者很有啟發意義,

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一個介紹svm的matlab和C工具箱的文章

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模式識別matlab工具箱,包括svm,ICA,PCA,NN等等模式識別算法,很有參考價值

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通常情況下是線性的分類,但在復雜情況下,要把他轉換到另一空間來,以便線性的分類, svm有其優勢,還能做非線性的波束形成.

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信號過載情況下的svm波束形成, 比其他常用的方法效果好很多.

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