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libsvm-2.84
- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副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；该软件还有一个特点，就是对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数就可以解决很多问题；并且提供了交互检验(Cross Validation)的功能。-LIBSVM Taiwan University, Lin Zhire
SpamStop_learning_POP3_mail_classifier_v03
- 垃圾邮件POP3识别，使用支持向量机.是一个EXE可执行文件，安装后调试参数需要去网站查一下-Identification of spam mails with SVM. It is an EXE file which needs looking up the related website.
matlabfun
- 信源函数 randerr 产生比特误差样本 randint 产生均匀分布的随机整数矩阵 randsrc 根据给定的数字表产生随机矩阵 wgn 产生高斯白噪声 信号分析函数 biterr 计算比特误差数和比特误差率 eyediagram 绘制眼图 scatterplot 绘制分布图 symerr 计算符号误差数和符号误差率 信源编码 compand mu律/A律 压缩/扩张 dpcmdeco DPCM（差分脉冲编码调制）解码 dpcmen
svmc
- SVM（支撑矢量机）用于分类，非常有效，只要函数运用恰当，参数设计准确，该方法在现在运用十分广泛-SVM (support vector machine) is used for classification, very effective, as long as the function of the use of appropriate and accurate design parameters, the method is widely used in the present
Two-level-Particle-Filter-Based-Lane-Detection-for
- 提出了基于2层粒子滤波数据融合的道路检测框架.通过道路检测算法的2个主要模块:特征 提取和道路参数估计,同时引入粒子滤波算法,并以支持向量机(SVM)识别道路模型、初始化粒子滤波器提高算法的环境适应性,以期找到基于机器视觉的道路检测算法在鲁棒性和实时性之间更好的平衡点. -Since the normal monocular-vision based lane detection algorithms for outdoor applications sel- dom conside
SVM13
- SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能 -SVM parameters optimization of neural network classifiers to enhance the performance---
ELM
- 基于传统支持向量机(sVM)训练速度慢、参数选择难等问题，提出了基于极限学习机(ELM)的岩性识别。该算法是一种新的单隐层前馈神经网络(sLFNs)学习算法，不但可以简化参数选择过程，而且可以提高网络的训练速度。-Based on the traditional support vector machine (sVM) training is slow, difficult issues such as parameter selection, extreme learning machine
ELM-NN
- 基于极限学习机(ELM)的岩性识别。该算法是一种新的单隐层前馈神经网络(sLFNs)学习算法，不但可以简化参数选择过程，而且可以提高网络的训练速度。-Based on the traditional support vector machine (sVM) training is slow, difficult issues such as parameter selection, extreme learning machine is proposed based on (ELM) of li
m-
- 用小波变换进行图像预处理，再用自编小程序寻优参数，并用svm分类-Using wavelet transform for image preprocessing, and then writing small programs optimization parameters, and SVM classification
LibSVM-analisis
- 对libsvm 的结构参数、核函数、svm预测以及训练等几个方面进行了详细的分析-It s detailed analysis Libsvm of the structural parameters and kernel function, SVM forecasting and training and so on.
SVMcgForClass
- 关于SVM处理分类问题的网格方法寻找最优参数的脚本文件，可以参照-SSVM processing classification problem about the grid method looking for the best parameters of the scr ipt, may follow
gaSVMcgpForRegress
- 关于SVM的遗传算法参数寻找最优的方法，可以参照改写其他程序-The genetic algorithm about SVM parameters to find the best method, can consult to rewrite the other programs
psoSVMcgForClass
- 关于粒子群算法对已SVM分类问题的参数寻优方法，可以参考-Particle swarm algorithm about the parameters of the classification problem has SVM optimization method, can reference
improve-performance-of-classifie
- SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能-SVM neural network parameters optimization, improve the performance of the classifier
svmcgforclass
- 支持向量机（SVM）参数寻优的matlab文件-SVM parameter optimization
GGA__SVMMA
- GA/SVM 程序源码包含三个文件：1。MainGA12.m2。selectGA12.m3。svmc12.mMainGA12.m是主文件，其余两个是被调用文件。MainGA12.m里主要设置有关参数。。＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝MainGA12.m文件有关设置的说明：12行：host= \gatest\ ％在matlab的安装盘，例如c:\下设置的程序源码运行结果目录。 源代码完整 -GA/SVM program source code consists of three
GImpprovedSVVe
- 将遗传算法(GA)与传统SVM算法结合，构造出一种参数最优的进化SVM(GA2SVM)，SVM 模型使用径向基函数(RBF))作为核函数，运用格雷码编码方式对SVM算法的模型参数进行遗传编码与优化搜索，，将搜索到的优化结果作为SVM 的最终模型参数。 -Genetic algorithm (GA) combined with the traditional SVM algorithm to construct a parameter of the evolution of the optim
chapter14
- SVM神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测 ，利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练-SVM Neural Network Regression analysis--- The Shanghai Composite Index opened index forecast, Regression analysis of the best parameters for SVM network training
SVMyouhua
- 该程序可以实现能够实现SVM神经网络中的参数优化-The program can be able to achieve the parameters in the SVM neural network optimization
libsvm-2.9
- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副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。该软件包可在http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/免费获得。该软