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SVM(matlab)
- 支持向量机(SVM)实现的分类算法源码[matlab] -Support Vector Machine (SVM), a classification algorithm source code [Matlab]
SVM_full
- SVM算法完整版，需望对大家有所帮助，欢迎大家下载
svm
- 支撑向量机的函数，可以用于识别、分类和分割，是很好的分类算法-Support Vector Machines function, can be used for identification, classification and segmentation, is a good classification algorithm
libsvm-2.9
- SVM是一种比较新比较流行的算法，常常用在分类问题和回归问题上。 SVM方法的VC实现，libsvm源码-SVM is a relatively new algorithm is more popular, often used in classification and regression issues. SVM method VC implementation, libsvm source
generalBT
- SVM是一种比较新比较流行的算法，常常用在分类问题和回归问题上。 libsvm相关的matlab代码-SVM is a relatively new algorithm is more popular, often used in classification and regression issues. libsvm-related matlab code
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
CorrectCarNoImageAndRegnize
- 一种车牌图像校正新方法 【摘要】因摄像机角度而造成的机动车牌图像倾斜会对其后继的字符分割与识别带来不利的影响。本文在分析了车牌倾斜模式的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的车牌图像倾斜校正新方法。通过LS-SVM线性回归算法求取坐标变换矩阵并对畸变图像进行旋转校正。主要方法：首先,将二值倾斜车牌图像中的像素转换为二维坐标样本,并构造图像数据集 再通过LS-SVM线性回归算法对该数据集进行回归,求取主要参数 最后,再由该参数转换为能反映图像倾斜方向的2维坐标变换矩阵。实验
zonghe
- 线性分类器设计：包括感知机算法，最小二乘法，线性SVM算法（模式识别作业）-Linear classifier design: including perceptron algorithm, least squares, linear SVM algorithm（ pattern recognition task）
IrisSVMmulticlassall
- 在matlab环境下实现的算法，该算法主要实现SVM分类的算法，通过SVM实现文字识别-In the matlab environment to achieve algorithm to achieve SVM classification of the main algorithm, character recognition by SVM to achieve
SVM
- SVM,支持向量机，是近几年来使用的比较多的模式识别算法，本文对这个算法的初学者有很大的帮助。-SVM, support vector machine is used in more recent years, the pattern recognition algorithm, the algorithm of this paper is very helpful for beginners.
SVM-and--Face-Recognition
- 支持向量机及其在人脸识别中的应用研究 上海交通大学博士论文，在知网上面付费下载得到的。本文从应用的角度出发，较为全面地对一些相关问题进行探讨，并使用Visual C++实现了一个基于支持向量机的人脸识别软件—idTeller。 论文的主要工作和创新点包括： ·提出了两种基于VC边界的支持向量机参数选择算法—固定C算法和VC-CV算法。VC边界是两类支持向量机参数选择的一个理想准则，但它的一些固有缺点使其应用变得困难。本文通过将VC边界转化为VC指标，最终把问题归结为对最小包围体的求解，从理论
template-matching-and-SVM
- 本文说明了基于模板匹配与支持向量机SVM的人脸识别算法-Based on template matching and support vector machine for face detection
svm
- 图像处理模式识别一种分类算法：svm，对于所提取的图像的特征进行训练学习然后分类。-Image processing, pattern recognition of a classification algorithm: SVM trained to learn the characteristics of the extracted image and then classified.
c-svm
- 用c语言实现支持向量机的算法，内容很好的，真的-C language support vector machine algorithm, good content, really
svm-examples-code-
- svm 算法源码 分类实例,vc版本的，可以直接运行dsw工程-svm classify source code
svm源代码
- 有svm的三种算法，可以完成许多信息的自动识别功能，下载就可以用，方便简单的源代码。
SVM-GUI
- 使用支持向量机（SVM）算法进行处理数据，提取特征参数，并通过MATLAB界面显示相关数据-Using Support Vector Machine (SVM) algorithm for data processing, feature extraction parameters, and display relevant data via MATLAB interface
SvmMNIST
- 通过SVM算法识别MNIST手写数字库，并加入了一些预处理算法，包括数字图像的大小调整归一化等，效果不错。-By SVM algorithm identifies MNIST handwritten digital library and added some preprocessing algorithms, including the size of the digital image adjustment normalized so good results.
pca_svm
- PCA+svm算法进行人脸识别，识别率在百分之80~90- Face recognition algorithm Pca+ support vector machine Recognition rate of about ninety percent, interested friends can be used as a reference
FaceRec
- 人脸表情识别matlab程序PCA+SVM算法，SVM分类-orL人脸数据库有数据有图片-Facial expression recognition matlab program PCA+SVM algorithm, SVM classification-orL face