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文件名称:svm--classification

  • 所属分类：
    Graph program
  • 标签属性：
    [Matlab] [源码]
  • 上传时间：
    2017-05-03
  • 文件大小：
    123kb
  • 已下载：
    1次
  • 提 供 者：
    m*****
  • 相关连接：
    无
  • 下载说明：
    别用迅雷下载，失败请重下，重下不扣分！
电信下载 联通下载
别用迅雷、360浏览器下载。
如迅雷强制弹出，可右键点击选“另存为”。
失败请重下，重下不扣分。
修正介绍说明

介绍说明－－下载内容来自于网络，使用问题请自行百度

基于支持向量机的图像分类，含有各种图像分类实例，以及最小二乘支持向量机优化算法-Image classification based on support vector machine, including various image classification examples, and least squares support vector machine optimization algorithm
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

下载文件列表



svm -classification\binomial.m
...................\centrefig.m
...................\cmap.mat
...................\Contents.m
...................\Examples\Classification\iris1v23.mat
...................\........\..............\iris2v13.mat
...................\........\..............\iris3v12.mat
...................\........\..............\linsep.mat
...................\........\..............\nlinsep.mat
...................\........\Regression\example.mat
...................\........\..........\sinc.mat
...................\........\..........\titanium.mat
...................\newsvm.zip
...................\nobias.m
...................\Optimiser\Makefile
...................\.........\pr_loqo.c
...................\.........\pr_loqo.h
...................\.........\qp.c
...................\.........\qp.dll
...................\qp.dll
...................\README
...................\softmargin.m
...................\svc.m
...................\svcerror.m
...................\svcinfo.m
...................\svcoutput.m
...................\svcplot.m
...................\svdatanorm.m
...................\svkernel.m
...................\svr.m
...................\svrerror.m
...................\svroutput.m
...................\svrplot.m
...................\svtol.m
...................\uiclass.m
...................\uiclass.mat
...................\uiregress.m
...................\uiregress.mat
...................\Examples\Classification
...................\........\Regression
...................\Examples
...................\Optimiser
svm -classification

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