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相关向量机(RVM)的matlab源程序，包含快速算法，内含代码使用说明。
RVM采取是与支持向量机相同的函数形式稀疏概率模型，对未知函数进行预测或分类。 优点：
(1) 不仅仅输出预测目标量的点估计值,还可以输出预测值的分布.
(2) 使用更少数量的支持向量,从而显著减少输出目标量预测值的计算时间.
(3) RVM不需要估计过多的参数.
(4) RVM对是否满足Mercer 定理的核函数没有限制,适应性更好.
-Relevance Vector Ma
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一个机器学习算法软件包，包括神经网络，模糊逻辑，支持向量机，采用MATLAB平台实现-A package of machine learning algorithms, including neural networks, fuzzy logic, support vector machine, using MATLAB platform
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人工神经网络(ANN)的泛化特性是神经网络最重要的特性,同时也是最不容易保证的特性。本程序对改进泛化的神经网络算法以及新兴的机器学习算法——支持向量机算法进行研究,-Artificial Neural Network (ANN) the generalization characteristics of neural networks are the most important characteristics, but also not easy to guarantee the most f
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基于PSO训练SVM的人脸识别
利用支持向量机在学习能力方面表现的良好性能,结合核主元分析特征提取方法,将其应用于人脸识别中,该方法在实验中表现了良好的识别性能,为人脸识别领域提供了一条新的识别途径-PSO-based SVM for face recognition training using support vector machine learning ability in the performance of good performance, combined with KPCA
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SVMstruct is a Support Vector Machine (SVM) algorithm for predicting multivariate or structured outputs. It performs supervised learning by approximating a mapping
h: X --> Y
using labeled training examples (x1,y1), ..., (xn,yn). Unlike reg
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统计学习理论和SVM(支持向量机).ppt统计学习理论和SVM(支持向量机).ppt-Statistical learning theory and SVM (support vector machine). Ppt statistical learning theory and SVM (support vector machine). Ppt
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支持向量机和BP神经网络虽然都可以用来做非线性回归，但它们所基于的理论基础不同，回归的机理也不相同。支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。为了验证这种观点，本文编写了支持向量机非线性回归的通用Matlab程序和基于神经网络工具箱的BP神经网络仿真模块，仿真结果证实，支持向量机做非线性回归不仅泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。
-Support Vector Machine and BP neural network, ev
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支持向量机非线性回归通用MATLAB源码本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合-Universal non-linear regression support vector machine MATLAB source code of this source can be used for linear regression, nonlinear regression, nonlinear function approximation, data m
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遗传算法的matlab程序 最小二乘支持向量机程序-Genetic algorithm matlab process procedures for least squares support vector machine
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指纹图像的质量测量与评价,在指纹图像分割、增强及指纹匹配等环节都有重要应用. 同时,指纹图像的质量分类,对指纹识别算法的适用性研究也有重要意义. 本文提出一种基于支持向量机的指纹图像质量分类方法.该方法选择梯度、Gabor特征、方向对比度等指标,利用支持向量机有效实现指纹图像质量分类. 并采用少类样本合成过采样技术( SMOTE)降低指纹图像质量好坏的类别不平衡问题对分类的影响. 理论分析和实验结果都表明该方法能够较为有效地提高指纹图像质量分类的正确率.-Fingerprint Image Qu
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优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，
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一篇介绍将SVM应用于人脸探测的论文，推荐-Training support vector machine an application to face detection
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利用谱聚类方法在特
征向量空间中对原始样本数据进行重新表述使得在新表述中同一聚类中的样本能够更好地积聚在一起构建聚类核函数 并进而构造聚类核半监督支持向量机 使样本更好地满足半监督学习必须遵循的聚类假设 -Restated in the new formulation in the same cluster sample be better able to accumulate together to build the clustering of nuclear function and
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支持向量机的一些软件和相关的注释，非常重要-support vector machine
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有关支持向量机的书籍资料，包括理论方法以及相关应用。-Information about the support vector machine books
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Least squares support vector machine SVM toolbox self code and installation methods, useful, tried
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multiclass support vector machine using libsvm
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Height support vector machine-Height support vector machineHeight support vector machine
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支持向量机（SVM）的实现代码和步骤，共包括五个步骤，每一步都有详细的说明。-Support Vector Machine (SVM) implementation code and procedures, including a total of five steps, each step in detail.
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this is matlab code of Support Vector Machine and plotting the result.
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