搜索资源列表
winsvm
- 支持向量机分类器（可分类文本，编的非常不错）-The uploaded Support Vector Machine (SVM) Classifier can classify text-type data well.
libsvm-2.36
- 目前准确度最好的支持向量机分类算法,用C++编写.-accuracy of the current best SVM classification algorithm, C preparation.
svm_classify
- 一个完整的SVM支持向量机分类器的vc++源程序
winsvm
- 目前的svm(支持向量机)分类算法开源实现如svmlight和svmlib都没有界面，使用不方便。这个程序基于svmlight整合在VC++开发环境。将给VC用户带来极大方便。
svm_multiClass
- svm(支持向量机)分类算法本质上是二类分类器，实现多类分类的方法一般是将多类分类看作是多个一对多的二类分类器。本程序就是基于svmlight的svm多类分类器实现。对分类感兴趣的用户请参照。配合中文分词（参见我上传的程序），可实现中文多类分本分类。
osu_svm3.00
- 这是支持向量机分类的matlab工具包，有详细的使用方法说明
svm
- 数据挖掘 数据分类算法 支持向量机分类
SVM_Toolbox
- Matlab源代码，包括支持向量机分类算法（SVC_C，SVC_Nu）,回归算法（SVR_Epsilon，SVR_Nu）,以及One-Class算法。
支持向量机2.86版程序
- 基于matlab平台的libsvm,用于分类和回归-Based on matlab platform libsvm, for classification and regression
支持向量机C#程序
- 改程序在C#中采用lilbsvm对样本进行了训练，有界面，对利用svm进行分类的很有帮助。
SVMFeatWeight_src1.0
- 加权的支持向量机分类matlab代码，有效减少特征数量，附带数据，下载cvx优化工具包后可以直接运行-Weighted support vector machine classification matlab code, effective in reducing the number of features, with the data, download cvx optimization toolkit can be run directly after the
SVM
- 四种支持向量机SVM工具箱的分类与回归算法。MATLAB编写-Four types of support vector machine SVM toolbox classification and regression algorithm. MATLAB prepared
svm-EM
- SVM(支持向量机）和EM（最大熵）文本分类算法，压缩包中包括了测试文本（环境类和计算机类），词典，停用词表等。-SVM (support vector machine) and EM (maximum entropy) text classification algorithm, compressed package includes test text (environmental and computer), dictionary, thesaurus, such as disabled.
DotNET2008BasedSVM
- 支持向量机用于遥感影像分类，是一种高效、高精度的人工智能分类算法-SVM is a powerful classification algorithm
svm
- 支持向量机在目标分类中的应用,对支持向量机初学者应该有帮助-Support Vector Machine Classification in the target application of support vector machine for beginners should be helpful
svmclass
- svm 支持向量机分类器-SVM classification
supportvector
- 完成支持向量机方法的文本分类 用C++语言编写-The completion of support vector machine method of text categorization with C++ Languages
SVM
- 支持向量机是一种有效率数据挖掘分类工具,它做为预处理工具使用-Support vector machine is an efficient classification of data mining tools, which tools to use as a pretreatment
SVM
- 支持向量机(SVM)用于分类的算法实现-svm
looms
- 留一模型选择法leave-one-out model selection，适合支持向量机分类和回归时进行参数选择。-looms uses a slightly modified BSVM to perform model selection on binary classification problems. Currently the RBF kernel is supported.