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支持向量机软件Vsvm3.0及代码 评分:

支持向量机软件Vsvm3.0及代码,很实用的支持向量机软件。
2011-11-16 上传大小:1.11MB
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vsvm3.0支持向量机软件

这是一款支持向量机的软件作者已经将他编译好,有界面用起来很方便大家试试

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基于支持向量机libsvm的回归预测分析

基于基于支持向量机libsvm的回归预测分析拟合模型,利用数据做预测,数据代码都在压缩包里。

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支持向量机分类识别代码

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支持向量机matlab代码

支持向量机svm代码 matlab代码 用于分类的 比传统bp神经网络好

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支持向量机实战代码(全)

机器学习实战支持向量机代码,分为简易SMO,完整SMO,引入核函数SMO,以及实战利用其做手写字体的识别。 完整的代码需要数学理论作为依托,请关注我的学习文档,有完整的理论证明,供大家参考。

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SVM支持向量机代码解释

SVM支持向量机,预测分类 回归,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 在机器学习中,支持向量机(SVM,还支持矢量网络)是与相关的学习算法有关的监督学习模型,可以分析数据,识别模式,用于分类和回归分析。

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SVM(支持向量机)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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用C++实现的支持向量机(SVM)源程序

用C++实现的支持向量机(SVM)源码,简单易学,有详细的注释,适合初学者的学习。

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非线性回归用支持向量机代码

非线性回归用支持向量机源代码

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最小二乘支持向量机MATLAB程序(附详细说明)

该工具箱主要用于商业用Matlab软件包使用。Matlab的工具箱已经在不同的计算机体系结构编译和测试,包括Linux和Windows。大部分函数可以处理的数据集可高达20,000或更多点的数据。LS- SVMlab对Matlab接口包括一个适合初学者的基本版本,以及一个多类编码技术和贝叶斯框架的更先进的版本。

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数据挖掘原理与SPSS Clementine应用-支持向量机教程

14.1支持向量机基础 14.1.1机器学习的基本问题 14.1.2经验风险最小化问题 14.1.3 VC维与学习一致性理论 14.1.4结构化风险最小化 14.2支持向量机的基本原理 14.2.1线性支持向量机 14.2.2广义线性支持向量机 14.2.3非线性支持向量机 14.2.3.1到高维空间的影射 14.2.3.2核函数 14.3支持向量机的实现技术 14.3.1 chunking算法 14.3.2 Decomposing算法 14.3.3 SMO算法 14.3.5 SMO算法的特点和优势 14.4支持向量回归机 14.4.1不敏感损失函数 14.4.2支持向量回归机模型 14.5支

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支持向量机代码实现

里面有二元支持向量机算法实现过程,基本是用R语言写成

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纯C语言写的支持向量机源码

纯C语言写的支持向量机代码,代码完整,可以为初学者,参考学习

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svm模糊分类源程序

该程序是svm和模糊的源程序,挺好用的,值得一看哦

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支持向量机MATLAB程序

基于MATLAB程序的支持向量机 psoSVMcgForRegress:回归问题参数寻优[pso based on CV] 函数接口: [bestCVmse,bestc,bestg,pso_option] = psoSVMcgForRegress(train_label,train,pso_option) ======================================= gaSVMcgForClass:分类问题参数寻优[ga based on CV] 函数接口: [bestCVaccuracy,bestc,bestg,ga_option] = gaSVMcgForClass(tr

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遗传算法优化支持向量机算法

遗传算法优化支持向量机算法,从而更好的提高识别率和预测率

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支持向量机做预测的模型

这个模型为用支持向量机来做预测,里面有详细的代码,希望可以帮到有需要的人

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孪生支持向量机

实现孪生支持向量机的程序,里面有示例有注释,通俗易懂

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支持向量机算法实现(Java、python、matlab)

Java、python、matlab三种语言实现svm算法,可直接运行查看结果。

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基于安全的半监督支持向量机

基于安全半监督支持向量机的分类,matlab实现代码。

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spring mvc+mybatis+mysql+maven+bootstrap 整合实现增删查改简单实例.zip

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支持向量机软件Vsvm3.0及代码

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