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LIBSVM 是台湾大学林智仁 (Chih-Jen Lin) 博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用 SVM 软件包，可以解决分类问题（包括 C- SVC 、n - SVC ）、回归问题（包括 e - SVR 、 n - SVR ）以及分布估计（ one-class-SVM ）等问题，提供了线性、多项式、径向基和 S 形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。,LIBSVM is林智仁Taiwan Univ
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该程序包实现了几个常用的模式识别分类器算法，包括K近邻分类器KNN、线性判别方程LDF分类器、二次判别方程QDF分类器、RDA规则判别分析分类器、MQDF改进二次判别方程分类器、SVM支持向量机分类器。 主程序中还有接口调用举例，压缩包中还有两个测试数据集文件。-The package to achieve a number of commonly used pattern recognition classifier algorithms, including K neighbor class
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用matlab实现非线性支持向量机分类器对多类进行分类。-Using matlab to achieve non-linear support vector machine classifier for multi-class classification.
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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.
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统计模式识别算法包，包括线性分类算法，SVM，PCA，LDA，EM，k-means分类等多种常用的模式识别算法。-Statistical pattern recognition algorithm package, including a linear classification algorithm, SVM, PCA, LDA, EM, k-means classification and many other commonly used pattern recognition algori
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利用matlab开发平台和相关的SVM优化工具箱,及OAO,OAA,BSVM2算法模型,设计改进并实现非线性的模式分类实验模型系统.-Matlab use development platform and related optimization toolbox of SVM, and OAO, OAA, BSVM2 algorithm model, designed to improve and to achieve non-linear model of the pattern classi
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这是在模式识别中常用的一个分类器，不过这是一个线性2分类问题，对于多分类问题，可以直接转化~-This is commonly used in pattern recognition, a classifier, but this is a linear 2 classification for multi-classification problems, can be directly translated into
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是一種線性方成的分類器。SVM透過統計的方式將雜亂的資料以NN的方式分成兩類，以便處理。LIBLINEAR is a linear classifier for data with millions of instances and features. It supports L2-regularized logistic regression (LR), L2-loss linear SVM, and L1-loss linear SVM. -Main features of LIBLINEA
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转发一个可视化的非线性支持向量机多分类源码，比较实用易学，值得进一步深入开发。-non-linear SVM multi-classification
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线性SVM算法设计分类器，对一组数据进行分类-Linear SVM classifier algorithm on a set of data classification
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SVM方法的基本思想是：定义最优线性超平面，并把寻找最优线性超平面的算法归结为求解一个凸规划问题。进而基于Mercer核展开定理，通过非线性映射φ，把样本空间映射到一个高维乃至于无穷维的特征空间（Hilbert空间），使在特征空间中可以应用线性学习机的方法解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题。svm 程序，即支持向量机的代码。-The basic idea of SVM method are: the definition of the optimal linear hyperplane,
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1.GeometricContext文件是完成图片中几何方向目标分类。
参考文献《Automatic Photo Pop-up》Hoiem 2005
2 GrabCut文件是完成图像中目标交互式分割
参考文献《“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》
C. Rother 2004
3 HOG文件是自己编写的根据HOG特征检测行人的matlab代码
4 虹膜识别程序
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为了对目标进行快速的检测，提出了一种新的基于支持向量机的级联式分类器的构造方法。该级联分类器由若干个线性SVM弱分类器构成，结构简单，分类时间极快。针对级联结构中的每个节点的训练给出了一个新的SVM框架下的二次规划模型，这使得每个节点都有较高的正样本检测率和适当的负样本错检率。-In order to quickly detect the target, a new cascade based on support vector machine classifier constructor. T
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线性SVM分类，数据已给出，代码很详尽哈-Linear SVM classification, data has been given, the code is very detailed and Kazakhstan
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线性SVM分类代码，线性分类快速准确，如果数据量大则需要内存较大-Linear SVM classification code, fast and accurate linear classification, the large amount of data you need to memory
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线性SVM分类代码，线性分类快速准确，如果数据量大则需要内存较大-Linear SVM classification code, linear classification quickly and accurately, if a large amount of data you need to memory
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简单的SVM线性分类的仿真实验，包括测试数据跟源码，易学-Simple linear SVM classification of simulation experiments, including testing data with the source code, easy to learn
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A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition-Two Dimension Linear-SVM Problem, Two Class and Separable Situation
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支持向量机由Vapnik首先提出，像多层感知器网络和径向基函数网络一样，支持向量机可用于模式分类和非线性回归，该程序主要实现svm的分类和回归功能。(SVM was first proposed by Vapnik. Like multilayer sensor network and radial basis function network, SVM can be used for pattern classification and non-linear regression. The p
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里面包含SVM线性和非线性处理的一些程序，希望对大家有所帮助(Linear classification)
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