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svm
- knn文本分类算法，大家都来下载吧 免费的啊
(SVM)[matlab]
- 支持向量机(SVM)实现的分类算法源码[matlab]
svm
- 数据挖掘 数据分类算法 支持向量机分类
Algorithm-SVM-0.11.tar
- 在人工智能中模式识别比较新的分类算法,支持向量机.用于特征分类.-A new classify arithmetic of pattern-recognition in artificial intelligence,use support vecotr machine to classify the characteristic
12416253manifold
- 一个包含丰富内容的流形学习算法工具包，有图形示例文件demo.fig，包括laplacian特征映射算法、流形规则调整、svm分类算法等内容，希望对研究机器学习的朋友有用。-contains a rich content of the manifold learning algorithm tool kit, graphics documents demo.fig example, laplacian features include mapping algorithm manifold rul
基于matlab的SVM三分类算法
- SVM的多分类问题，在matlab平台下的源代码分析。
SVM
- 该工具箱包括了二种分类,二种回归,以及一种一类支持向量机算法 (1) Main_SVC_C.m --- C_SVC二类分类算法 (2) Main_SVC_Nu.m --- Nu_SVC二类分类算法 (3) Main_SVM_One_Class.m --- One-Class支持向量机 (4) Main_SVR_Epsilon.m --- Epsilon_SVR回归算法 (5) Main_SVR_Nu.m --- Nu_SVR回归算法-Support Vector Machin
libsvm_setup
- 这是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等人开发的SVM模式识别与回归的软件包，该软件可以解决C-SVM分类、-SVM分类、-SVM回归和-SVM回归等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。-This is the National Taiwan University, Lin Zhiren (Lin Chih-Jen), associate professor, who developed SVM pattern recognition and regression of t
svm
- 这是一个十分完善的SVM算法。包括各种的线性核和非线性核。能够解决各种分类问题。-This is a very good SVM algorithm. Including the linear kernel and nonlinear kernel. To solve various classification problems.
SVM
- 用matlab实现了SVM算法，并且对两类点进行了分类，给出了图形化的结果。-SVM algorithm is implemented using matlab, and two points on the classification, given the graphical result.
LVQ1
- matlab,编写的LVQ1数据挖掘分类算法。 -Matlab, prepared by the Data Mining LVQ1 classification algorithm.
SVMclassification
- 介绍了SVM分类器原理，已经改进的算法，还有改进后的实验结果等等，是一个难得的好资料！ -Introduced the principle of SVM classifier, the algorithm has been improved, as well as improved experimental results, etc., is a rare good information!
15883849svm
- 文本分类算法很多，神经网络算法遗传算法可以用，本算法采用支持向量机SVM来实现-Text Classification Algorithm
SVMlight
- 数据挖掘中经典的支持向量机分类算法的源代码-Data Mining in the classical support vector machine classification algorithm source code
webcat
- 这是一个100 ％纯Java库，您可以使用适用于N元 分析技术的过程分为文本文件。 该计划包括几个不同的分类算法， namelly 支持向量机，贝叶斯Logistic回归，神经网络分类和文本压缩 算法。如支持向量机和贝叶斯Logistic回归，一个 “一对一” 用于多类分类。更详细的说明这些学习算法和可用的选项，请提供的javadocs 。-It is a 100 pure Java library that you can use to apply N-Gr
svm
- 选用支持向量机作为区分文本与非文本的分类器，支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的新一代学习算法，它在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。-Use support vector machine as the distinction between text and non-text classifier, support vector machine is in statistical learning theory developed on the basis of
2DLDAwiththeSVM-basedfacerecognitionalgorithm
- 二维线性鉴别分析(2DLDA)算法能有效解决线性鉴别分析(LDA)算法的“小样本”效应，支持向量机 (SVM)具有结构风险最小化的特点，将两者结合起来用于人脸识别。首先，利用小波变换获取人脸图像的低频分量，忽 略高频分量：然后，用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征，用“一对多”的SVM 多类分类算法完成人脸 识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法应用于人脸识别的有效性。-”Small sample size”problem
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- 在分类算法研究onThe应用运行长度的车型分类研究中使用坡道SVM和K近邻-The Research of Vehicle Classification Using SVM and KNN in a ramp
libsvm_src_2.6NOTE
- 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。该软件包可以在http://www.csie.ntu.edu.tw/~c
jxsvm
- 交互支持向量机学习算法能解决一些监督学习问 题中学习样本较少的问题, 它以支持向量机(SVM ) 方法为 基础, 将设计分类器变成一个交互的过程, 即: 根据对已知 样本进行的SVM 分类器设计, 主动采样选择“有用”的新样 本, 并进行下一步SVM 分类器的设计。与普通SVM 法相 比, 该方法所需的样本量大大降低, 而且可能达到更好的推 广能力。文本信息过滤问题的实例说明了该算法的有效性。-Interactive support vector machine lear