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libsvm-2.89
- 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.
Classification_SVM_SteveGunn.r
- SVM的分类算法。使用时需按照要处理数据特点选定参数。,SVM classification algorithm. Want to use when processing data in accordance with the characteristics of the selected parameters.
farutoUltimateVersion2[1].0
- SVM神经网络中的参数优化---如何更好的提升分类器的性能 -This tool provides a simple interface to LIBSVM, a library for support vector machines (http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm). It is very easy to use as the usage and the way of specifying parameters are the s
smo
- SMO 源程序基于libsvm，开发的支持向量机图形界面应用程序，并提供了关于C和sigma的新的参数选择方法，使得SVM的使用更加简单直观 -SMO Code
ResearchonFaultDiagnosisofrHydraulicSystemBasedonS
- 本文在学习探讨VSM算法的同时，对SVM在液压系统故障诊断中的应用进行了论述。以液压设备中常见的克令吊为研究对象，运用支持向量机理论对其进行故障诊断的仿真研究和实验研究，其中包括实验系统数学模型的设计、仿真模型的建立(用SIMUL工NK仿真软件建立仿真模型)、特征参数的提取、数据的采集等。-In this paper, VSM learning algorithm to explore the same time, SVM in the hydraulic system fault diagno
111
- 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。
staticlearningwithekernelmethods
- 统计学习理论是建立在一套较坚实的理论基础之上的，为解决有限样本学习问题提供了 一个统一的框架。它能将很多现有方法纳入其中，有望帮助解决许多原来难以解决的问题（比 如神经网络结构及参数选择问题）；同时。在这一理论基础上发展了一种新的通用学习方法： 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）。它己表现出很多优秀的性能，并已经成为当 今机器学习领域的研究热点。-Statistical learning theory is based on a more soli
Vsvm3.0
- Vsvm3.0是一款window系统下运行的可视化svm算法工具，除了普通的分类和回归算法，还带有多目标回归预测；内含多种参数方式和序列极小化特征选择算法；并且支持多核并行运算-Vsvm3.0 is a window system running svm algorithm visualization tool, in addition to general classification and regression algorithms, but also with a multi-objec
libsvm-2.84
- 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。-LIBSVM Taiwan University, Lin Zhire
SpamStop_learning_POP3_mail_classifier_v03
- 垃圾邮件POP3识别，使用支持向量机.是一个EXE可执行文件，安装后调试参数需要去网站查一下-Identification of spam mails with SVM. It is an EXE file which needs looking up the related website.
matlabfun
- 信源函数 randerr 产生比特误差样本 randint 产生均匀分布的随机整数矩阵 randsrc 根据给定的数字表产生随机矩阵 wgn 产生高斯白噪声 信号分析函数 biterr 计算比特误差数和比特误差率 eyediagram 绘制眼图 scatterplot 绘制分布图 symerr 计算符号误差数和符号误差率 信源编码 compand mu律/A律 压缩/扩张 dpcmdeco DPCM（差分脉冲编码调制）解码 dpcmen
svmc
- SVM（支撑矢量机）用于分类，非常有效，只要函数运用恰当，参数设计准确，该方法在现在运用十分广泛-SVM (support vector machine) is used for classification, very effective, as long as the function of the use of appropriate and accurate design parameters, the method is widely used in the present
Two-level-Particle-Filter-Based-Lane-Detection-for
- 提出了基于2层粒子滤波数据融合的道路检测框架.通过道路检测算法的2个主要模块:特征 提取和道路参数估计,同时引入粒子滤波算法,并以支持向量机(SVM)识别道路模型、初始化粒子滤波器提高算法的环境适应性,以期找到基于机器视觉的道路检测算法在鲁棒性和实时性之间更好的平衡点. -Since the normal monocular-vision based lane detection algorithms for outdoor applications sel- dom conside
SVM13
- SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能 -SVM parameters optimization of neural network classifiers to enhance the performance---
ELM
- 基于传统支持向量机(sVM)训练速度慢、参数选择难等问题，提出了基于极限学习机(ELM)的岩性识别。该算法是一种新的单隐层前馈神经网络(sLFNs)学习算法，不但可以简化参数选择过程，而且可以提高网络的训练速度。-Based on the traditional support vector machine (sVM) training is slow, difficult issues such as parameter selection, extreme learning machine
ELM-NN
- 基于极限学习机(ELM)的岩性识别。该算法是一种新的单隐层前馈神经网络(sLFNs)学习算法，不但可以简化参数选择过程，而且可以提高网络的训练速度。-Based on the traditional support vector machine (sVM) training is slow, difficult issues such as parameter selection, extreme learning machine is proposed based on (ELM) of li
m-
- 用小波变换进行图像预处理，再用自编小程序寻优参数，并用svm分类-Using wavelet transform for image preprocessing, and then writing small programs optimization parameters, and SVM classification
LibSVM-analisis
- 对libsvm 的结构参数、核函数、svm预测以及训练等几个方面进行了详细的分析-It s detailed analysis Libsvm of the structural parameters and kernel function, SVM forecasting and training and so on.
SVMcgForClass
- 关于SVM处理分类问题的网格方法寻找最优参数的脚本文件，可以参照-SSVM processing classification problem about the grid method looking for the best parameters of the scr ipt, may follow
gaSVMcgpForRegress
- 关于SVM的遗传算法参数寻找最优的方法，可以参照改写其他程序-The genetic algorithm about SVM parameters to find the best method, can consult to rewrite the other programs