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支持向量机(SVM)是数据挖掘中的一个新方法，能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机属于一般化线性分类器.他们也可以认为是提克洛夫规则化（Tikhonov Regularization）方法的一个特例.这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区
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本程序是基于Tikhonov正则化方法重建图像分析-This procedure is based on the Tikhonov regularization method for reconstruction of image analysis
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Tikhonov.m 纪洪诺夫正则化方法-Tikhonov.m Regularization..............
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example of 2D tikhonov regularization tools
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example of tikhonov regularization tools
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This MATLAB .m file takes a "true" image, and an "observed" image that is the true image that has been noised with uncorrelated Gaussian noise. The function then performs Tikhonov regularization to clean up the defects in the image, with the Tikhonov
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正则化方法包括Tikhonov，tsvd,ttls,tgsvd,csvd-Regularization Method include Tikhonov，tsvd,ttls,tgsvd,csvd.
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地球物理反问题中带约束的Tikhonov正则化方法的应用-applications of constrained regularization method
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regularization solver by Tikhonov method
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《不适定问题的正则化方法及应用》pp.6例题1.2的Tikhonov正则化方法及迭代Tikhonov正则化方法程序包。-Tikhonov regularization method and iterative Tikhonov regularization method package for the book regularization method and applications of ill-posed problems pp.6 example 1.2.
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A Dynamical Tikhonov Regularization for Solving Ill-posed Linear Algebraic Systems.pdf，以上论文提出的求解病态线性方程组的一种较新梯度下降法-A Dynamical Tikhonov Regularization for Solving Ill-posed Linear Algebraic Systems.pdf, more than one paper proposes solving ill-conditi
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计算病态反问题时所采用的的正则化方法(Regularization method used in the computation of ill posed inverse problems)
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解病态方程的正则化方法、逆问题不适定解的处理与正则化(Regularization method for solving ill conditioned equations)
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多种最优化方法的集合函数，包括吉洪诺夫正则化算法等。(mutilple method for inverse problem, mainly to solve ill-conditioned system of linear equations.including Tikhonov regularization method.)
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吉洪诺夫正则化的matlab函数，可以自己选择参数值，调用即可(The matlab function of Tikhonov regularization)
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利用高斯消元法法求解病态矩阵——hilbert 矩阵的线性方程组。通过条件数分析，找出误差较大的原因。再利用 Jacobi 迭代方法、G-S 迭代方法和 SOR 迭代法做了进一步探究。另外，作为要求之外的，还使用共轭梯度法来求解方程以来进行对比，并利用Tikhonov 正则化的方法改善矩阵的条件数，来减小误差。(The Gauss elimination method is used to solve the linear equations of the ill conditioned mat
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压缩包里包含了：正则化方法，L曲线，奇异值分解等，希望对大家有帮助(Compression package contains: regularization method, L curve, singular value decomposition and so on, we hope to help everyone.)
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tikhonov求解，正则化参数为0.1，应用svd分解，求解病态矩阵的解。(Tikhonov solution, regularization parameter is 0.1, using SVD decomposition to solve the ill-conditioned matrix solution.)
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