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libsvm matlab 评分:

把C++编译成能在matlab中运行的二进制文件,包括32位系统与64为系统
2015-12-08 上传大小:112KB
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matlab二分类实验(使用libsvm工具包+SVMcgForClass函数)
libsvmmatlab代码

libsvm的matlab代码 可添加到matlab中运行使用

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libsvm matlab使用说明

matlab版本的libsvm的使用说明,包括具体的语句说明和参数解释,SVM必备!

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svm libsvm matlab 演示

更新了我的上一个演示程序 不多说了,谁用谁知道,“貌似还是有点问题,请下载第三个版本”

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libsvm-matlab

libsvm3.18的matlab版,已经编译好,可以直接使用。测试:[heart_scale_label,heart_scale_inst]=libsvmread('heart_scale'); model = svmtrain(heart_scale_label,heart_scale_inst); [predicted_label, accuracy, decision_values]=svmpredict(heart_scale_label,heart_scale_inst,model);

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libsvm for matlab

最新的libsvm安装包,能很好的解决分类和回归问题,较为常用的机器学习算法。

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LIBSVM (MATLAB/OCTAVE interface of LIBSVM)

This tool provides a simple interface to LIBSVM, a library for support vector machines (http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm). It is very easy to use as the usage and the way of specifying parameters are the same as that of LIBSVM.

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libsvm和Matlab的接口问题

libsvm和Matlab的接口问题,值得一看

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LibSVM 在matlab中的使用

详细介绍了libsvm的调用方法,方便大家在以后的学习中能正确使用libsvm工具。

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LIBSVM-matlab_2.9

台湾人写的SVM,可以和matlab配合使用。

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libsvm 工具箱 matlab

svm 的工具箱,用 matlab实现的

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MATLAB-LIBSVM

MATLAB-LIBSVM安装及测试过程

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matlab-libsvm

安装libsvm-mat是在MATLAB平台下使用libsvm的前提,如果没有安装好也就无法使用,在MATLAB平台下安装libsvm-mat一般有以下几个大步骤: 1. 将libsvm-mat所在工具箱添加到matlab工作搜索目录 (File ——》 Set Path… ——》 Add with Subfolders...); 2. 选择编译器(mex -setup); 3. 编译文件(make)。 每一步都很重要【我就不在每一步前面说 这一步很重要了~】,下面我将 掰饽饽说馅【一句东北俚语i.e.翔实详尽】 的给大家详细说明。 1. 将libsvm-mat所在文件夹目录添加到MA

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matlab读取libsvm

利用matlab读取libsvm的工具包,实现数据的自动分类。压缩包里有训练文件及测试文件

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libsvmmatlab,java..)+heart_scale

libsvm所有语言版本(最新)有台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发,内有各种语言版本,matlab,c,java等,还有各种数据集(如heart_scale)

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matlab libsvm安装步骤

这是我自己写的一个在matlab里安装libsvm的东西,安装需要的装的软件里面都有,大家直接按我写的步骤安装就可以。

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libsvm工具包-Matlab

Matlab的libsvm工具包(LIBSVM——支持向量机的库) [libsvm-3.23.zip是还未编译的;libsvm-3.23(matlab).zip是Matab编译过的] 包括使用指南(guide.pdf)

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libsvmmatlab版实现多类分类(超级经典)(看评论酌情下载)

libsvm是台湾林智仁开发的支持向量机工具箱,非常有名。该资源中包含了其matlab最新版libsvm-mat-weights-3.0-1。作者利用此工具箱编写了一个多类识别的问题,对于svm的学习非常有帮助。该程序拥有良好界面,经过测试,可以放心使用。

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Python书籍全集(16,17年最新书籍,9本超清完整非扫描版)

《Python编程:从入门到实践》2016.7 《Python项目开发实战(第2版)》2017.1 《Python核心编程(第3版)》2016.6 《Python编程快速上手:让繁琐工作自动化》2016.7 《Python游戏编程快速上手》2016.8 《Python网络数据采集》2016.3 《Python机器学习:预测分析核心算法》2017.1 《精通Python设计模式》2016.7 《用Python写网络爬虫》2016.9

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