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opencv机器学习支持向量机分类程序 评分:

svm向量机分类程序,附源代码,欢迎下载
2012-05-26 上传大小:22KB
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OpenCV器学习SVM支持向量分类程序

OpenCV机器学习SVM支持向量机的分类程序,便于SVM的学习和理解

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支持向量分类程序

支持向量机分类matlab程序,适用于svm学习和仿真。

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支持向量在文本分类中的应用

支持向量机在文本分类中的应用: 文本分类作为信息、过滤、信自、检索、搜索引擎、文本数据库、数字化图书管等领域的技术基础,有着广泛的应用前景。而支持向量机是基于统计学习理论的 新一代机器学习技术,能较好地处理小样本情况下的学习问题,并且利用核函数思想把非线性问题转化为线性问题来解决,降低了算法的复杂度。目前,支持向量机已经成为国际上机器学习领域新的研究热点。

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基于支持向量的图片分类程序

对图片的分类主要包含以下四个步骤:1.用尺度不变特征转换(SIFT)算法来提取训练集中图片的特征值。2.用K-means算法将这些特征值聚成n类。这n类中的每一类就相当于是图片的单词,所有的n个类别构成词汇表。3.对训练集中的图片构造词汇表,就是将图片中的特征值归到不同的类中,然后统计每一类的特征值的频率。4. 用支持向量机(SVM)训练一个多类分类器,将每张图片的词汇表作为特征向量。对于未知类别的图片,计算它的词汇表,使用训练的SVM分类器进行分类。

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支持向量libsvm程序

常用的支持向量机分类程序libsvm 2.9 和相关文档

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基于支持向量的图像分类.MATLAB

基于支持向量机的图像分类.MATLAB

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SVM(支持向量)实现数据的三分类

SVM(支持向量机)是模式识别和机器学习中的重要的数据分类的方法.本代码可以实现三分类.

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器学习SVM(支持向量)实验报告(带源代码)

完整的实现了机器学习算法——支持向量机(SVM),同时通过交叉验证求解最优C值

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Python与器学习实战:决策树、集成学习、支持向量与神经网络算法详解及编程实现pdf

Python与机器学习实战:决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现 第1章 Python与机器学习入门 1 1.1 机器学习绪论 1 1.1.1 什么是机器学习 2 1.1.2 机器学习常用术语 3 1.1.3 机器学习的重要性 6 1.2 人生苦短,我用Python 7 1.2.1 为何选择Python 7 1.2.2 Python 在机器学习领域的优势 8 1.2.3 Anaconda的安装与使用 8 1.3 第一个机器学习样例 12 1.3.1 获取与处理数据 13 1.3.2 选择与训练模型 14 1.3.3 评估与可视化结果 15 1.4 本章小结 17 第2章 贝

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基于支持向量的乳腺癌辅助诊断

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SVN支持向量

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