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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]。

使用svm支持向量機預測分類使用svm支持向量機預測分類

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將要丟入svm支持向量機的資料作正規化的動作

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基于核的學習方法svm(Support Vector Machine)有很好的分類識別性能

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svm分類

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關于支持向量機的一種較快速的計算方法,可以提高其計算速度,svm-demo算法.

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兩種svm特征選擇方法

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這是一個采用c++編寫的用于機器學習文本分類的svm算法的實現代碼。

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svm訓練的源碼,用C++實現的,包含詳細的說明

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svm的Java文件,用戶可以使用eclipse導入,進行重寫什么的

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svm算法的Ｃ＋＋版本

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