搜索资源列表
libsvm-3.21.tar
- svm仿真,基于c语言的编写，可以用于matlab，python以及java等多种语言-simulation for svm
libsvm-3.1
- matlab svm 工具包-matlab svm tool box
ASS1
- libsvm matlab code for classification of remote sensing data
libsvm-3.21
- 此代码是林教授开发的支持向量机的源代码，需要编译器进行编译，才能采用matlab使用。-This code is developed by Professor Lin support vector machine source code, the compiler needs to compile, in order to use the MATLAB to use.
Matlab-libsvm-3.21
- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包.-LIBSVM is a simple, easy to use and fast and efficient SVM pattern recognition and regression package Taiwan University Chih- Jen Lin (Lin Chih-Jen) development and design professor.
libsvm-3.17
- libsvm 工具箱 里面有java等多种语言程序，我调试过matlab程序 是可以进行运算的-libsvm toolbox
libsvm-3.20
- 台湾国立最新的svm工具箱 1. matlab自带了C编译器Lcc-win32C，但是libsvm原始版本是C++实现的，因此需要C++的编译器来编译，这就是不适用matlab默认编译器而选择其他C++编译器的原因。 matlab支持的编译器也是有限的，可以查看不同版本matlab支持的编译器列表 2. 如果matlab版本太低，如matlab 7.0是不能用VS作为编译器的，只能用VC++ 6.0 3. .mexw32 文件是经过加密的，打开是乱码，函数本身没有帮助。-SVM
LIBSVM
- MATLAB 神经网络案例分析,LIBSVM参数实例详解-MATLAB neural network case analysis, LIBSVM example of a detailed solution
libsvm-3.21
- matlab模式识别工具箱libsvm3.21,可以直接装载，不需要编译,证明可用-Matlab pattern recognition toolbox libsvm3.21, can be directly loaded, do not need to compile
LibSvm
- matlab SVM工具箱的调用程序，里面有详细的工具箱调用例程-Matlab SVM toolbox call procedure, which has a detailed toolbox call routines
My_example1_predict
- SVM做分类回归程序已经调试完成 使用的是libsvm matlab -SVM method for regression and predict
libsvm-svdd-3.22
- libsvm作者写的一个svdd工具包.既有matlab环境下的又有c++的。-libsvm author wrote a svdd toolbox written by the author of libsvm
MATLAB
- 利用SVM对进行模糊信息粒化后的玉米每日期货价格进行变化趋势和变化空间的进行预测。选取的数据为2006年1月4日到2015年12月18日这一期间内C05玉米期货每交易日的开盘价，预测的内容为下五个交易日内玉米期货价格的变化趋势与变化空间，即预测21日、22日、23日、24日、25日这五个交易日内玉米期货价格的变化趋势（整体变大或者变小）和变化的范围空间。需要搭建libsvm环境- U5229 u5BF9 u8FDB u8FDB u884C u8A1 u7CCA u0F1 u60
LIBSVM
- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式
SVMcgForClass.m
- 二分类，参数寻优 matlab 支持向量机(Two classification)
libsvm-3.22
- libSVM最新版本，支持多个平台直接引用，在matlab中有简单的例子(The latest version of libSVM supports multiple platforms for direct reference, with simple examples in MATLAB)
非线性分类器设计
- 非线性分类器设计—支持向量机 matlab程序运行 非线性支持向量机（SVM）的原理、核函数类型 libSVM工具箱安装的一般流程(Nonlinear classifier design support vector machines)
libsvm-3.22
- 能够用来解决svm算法用于机器学习中的多数问题(It can be used to solve most of the problems that SVM algorithms are used in machine learning)
libsvm-3.11
- svm,支持向量机的算法实例及数据等还有ppt,matlab平台测试(SVM, support vector machine algorithms, examples and data, as well as PPT, Matlab platform testing)
libsvm-3.12
- 多种语言版的支持向量机工具箱，matlab，python，c++，c，java，qt(Multi language version of support vector machine toolbox, MATLAB, python, c++, C, Java, QT)