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IRWLS-SVM
- 支持向量机的一个训练软件，代码简单易懂，可读性强。-SVM a training software, code simple, comprehensible, and readable.
27796720simple-SVM
- 支持向量积的一些分类器训练的matlab代码-support vector plot of some classifier training Matlab code
svmlight-Mex
- 一个简洁好用的SVM代码，进行了mex集成，效率高，易读易用。-prepare a concise code of SVM, the Files integrated, high efficiency, easy accessibility.
osu-svm
- 支持向量机的演示代码。仿真效果支持向量分类的较好。-SVM demo code. Simulation results support vector classification better.
svm
- svm程序代码，用于模式识别和分类，也可用于图像特征。-svm code for pattern recognition and classification can also be used to image features.
svm-pascal
- 此原代码是用pascal编写的
SVM-KMExample
- 对应支持向量机的一些应用的原代码,下载存放在WORK文件夹下即可
svm
- svm，支持向量基，内含代码注释，pdf详解，支持不同的数据储存方式不同
svm
- SVM matlab GUI可视化界面 直观形象 代码解释比较详细 对GUI学习和svm学习都有帮助
SVM
- 简单的虚拟机代码 可以看看！！ ！！！1
LS_SVM最小二乘支持向量机Matlab源码
- 自编的最小二乘支持向量机Matlab代码，主要用于非线性回归
支持向量机算法及其代码实现
- 支持向量机（SVM），起初由vapnik提出时，是作为寻求最优（在一定程度上）二分类器的一种技术。後来它又被拓展到回归和聚类应用。SVM是一种基于核函数的方法，它通过某些核函数把特征向量映射到高维空间，然後建立一个线性判别函数（或者说是一个高维空间中的能够区分训练数据的最优超平面，参考异或那个经典例子）。假如SVM没有明确定义核函数，高维空间中任意两点距离就需要定义。
陆振波的SVM的MATLAB代码的解释.rar
- SVM的MATLAB代码的解释 很详细
libsvm
- 本代码是用C++实现的支持向量机
Roughset.rar
- 这是利用粗糙集理论做得最小值约简法代码,值得借鉴,This is the use of rough set theory has done the minimum code Reduction Act, it is worth drawing
mysvm.rar
- 这个代码是用lib-svm来实现svm分类器的，简单易懂，并且有详细的注释，对于刚刚接触SVM的初学者有很大的帮助，一看就能上手，我也是新手，所以应该还是很有帮助的。,This code is used to achieve lib-svm classifier svm, easy-to-read, and detailed notes, just contact SVM for the great help for beginners, a look will be able to start
SVM
- 这是一个支持向量机的程序代码，对于图像的分类识别有很高的准确率、-This is a svm program
adaboost
- 两个adaboost算法，代码很短，都有中文注释，第二个代码是第一个的改进。-Two algorithms about adaboost ,the code is very brief,including the Chinese comments. The second one improver better than the first one.
SVM
- SVM算法的matlab语言实现，很详细的代码-SVM algorithm matlab language, the code in great detail
PSO-SVM
- 利用粒子群优化算法对支持向量机中的核函数参数和惩罚参数进行优化是非常有效的手段，可以大大提高鲁棒性。实际过程中读者可通过下载我上传的代码，简单进行修改和阅读附件论文即可快速掌握相关方面的知识，快速使用这一方法。(Particle swarm optimization (PSO) is a very effective method to optimize the kernel function parameters and penalty parameters of SVM, which can