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KM-for-PhD-Kernel-Methods
- 该文档包含了描述核方法的PPT,非常有价值-Kernel Methods
Overloaded-kernel
- Overloaded kernel 的方法 VC 代碼-Overloaded kernel methods VC code
G_pravin_zhq
- 基于核函数展开法的hankel变换的算法（主要是pravin的方法和zhq的方法）-Algorithm based on kernel function expansion method hankel transform (mainly pravin zhq methods and methods)
盲源分离
- 常用的盲分离算法有二阶统计量方法、高阶累积量方法、信息最大化（ Infomax ）以及独 立成分分析（ ICA ）等。这些方法取得最佳性能的条件总是与源信号的概率密度函数假设有关， 一旦假设的概率密度与实际信号的密度函数相差甚远，分离性能将大大降低。本文提出采用 核函数密度估计的方法进行任意信号源的盲分离，并通过典型算例与几种盲分离算法进行了 性能比较，验证了方法的可行性。(The commonly used blind separation algorithms include
FastSVDD-master
- mplementation of Fast Support Vector Data Descr iption (http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=5510185), as a part of the Kernel Methods for Pattern Analysis course.