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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]。

統計學習理論和svm(支持向量機).ppt入門講義之一

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這是關于支持向量機svm的例子,實用多多,大家可以看一下

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這是關于支持向量機svm方面的代碼,大家可以用一下

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基于smo算法的支持向量機(svm)方法的C++實現,是模式識別技術中經典的算法.

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svm 程序用于模式識別小樣本學習

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svm源程序小樣本分析模式識別用于svm的初學者。

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適合初學者看的svm原理介紹 svm是支持向量機縮寫人工智能英文版的 pdf

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這是關于svm的java源代碼

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piaip s Using (lib)svm Tutorial piaip 的 (lib)svm 簡易入門。介紹了LIBsvm類庫的簡要使用方法和技巧。

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svm源程序小樣本分析模式識別用于svm的初學者。

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