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关于统计学习理论与支持向量机- About statistical study theory and support vector machine
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是一个用MATLAB编的一个系统，是关于各个神经我网络模型和支持向量机的软件包-using MATLAB is a part of a system of various neural network model and I support vector machine packages
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支持向量机方法，用matlab实现，用于分类检测、模式识别，人脸检测等-Support Vector Machine method, the realization of Matlab for the detection and classification, pattern recognition, face detection
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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.
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一个SVM的MATLAB工具箱,Support Vector Machine toolbox for Matlab
Version 2.51-A matlab toolbox of SVM,Support Vector Machine toolbox for Matlab Version 2.51
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一个用于支持向量机以及机器学习的软件机器源代码-a support vector machine, and machine learning software source code machine
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支持向量机的SMO算法VC实现,在模式识别和
许多方面很有用-support vector machine algorithm VC SMO, in pattern recognition and useful in many ways
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基于PSO训练SVM的人脸识别
利用支持向量机在学习能力方面表现的良好性能,结合核主元分析特征提取方法,将其应用于人脸识别中,该方法在实验中表现了良好的识别性能,为人脸识别领域提供了一条新的识别途径-PSO-based SVM for face recognition training using support vector machine learning ability in the performance of good performance, combined with KPCA
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遗传算法的matlab程序 最小二乘支持向量机程序-Genetic algorithm matlab process procedures for least squares support vector machine
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指纹图像的质量测量与评价,在指纹图像分割、增强及指纹匹配等环节都有重要应用. 同时,指纹图像的质量分类,对指纹识别算法的适用性研究也有重要意义. 本文提出一种基于支持向量机的指纹图像质量分类方法.该方法选择梯度、Gabor特征、方向对比度等指标,利用支持向量机有效实现指纹图像质量分类. 并采用少类样本合成过采样技术( SMOTE)降低指纹图像质量好坏的类别不平衡问题对分类的影响. 理论分析和实验结果都表明该方法能够较为有效地提高指纹图像质量分类的正确率.-Fingerprint Image Qu
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优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，
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完整的包括皮肤及动作识别的C++人脸检测源代码，涉及的技术有：小波分析，尺度缩减模型（PCA,LDA,ICA），人工神经网络（ANN），支持向量机（SVM），SSE编程，图像处理，直方图均衡，图像滤波，C++编程等。-Complete, including skin and actions identified C++ face detection source code, the technology involved are: wavelet analysis, scaling down m
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lssvm即最小二乘向量机，可以处理有关lssvm的相关问题- lssvm, the least squares vector machines, can handle issues related to the lssvm
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神经网络支持向量机程序，用于模式识别,预测-Neural network support vector machine program for pattern recognition, prediction
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支持向量机的源码，在opencv2.3.1里亲测，线性的-Source of support vector machine in opencv2.3.1 pro-test, linear
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支持向量机（SVM）是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。-Support Vector Machine (SVM) is associated with learning algorithm related supervised learning model, you can analyze data, identify patterns, used for classification and regression analysis.
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用于机器学习的全方位python代码，包括K-近邻算法、决策树、朴素贝叶斯、Logistic 回归 、支持向量机、利用 AdaBoost 元算法提高分类性能、预测数值型数据：回归、树回归、利用 K-均值聚类算法对未标注数据分组、使用 Apriori 算法进行关联分析、使用 FP-growth 算法来高效分析频繁项集、利用 PCA 来简化数据、利用 SVD 简化数据、大数据与 MapReduce-The full range of python code for machine learning
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斯坦福大学机器学习课程作业第六章，主要包含支持向量机算法实战。-Chapter 6 of the Stanford University machine learning course, mainly includes support vector machine algorithm combat.
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支持向量机非线性回归通用matlab程序 支持向量机和BP神经网络非线性回归之比较研究,-Support vector machine (SVM) general matlab nonlinear regression support vector machine (SVM) and BP neural network nonlinear regression of the comparative study,
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In this section, we mainly review the support vector machine system and implement it through Python
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