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支持向量机的研究现状与进展
- 支持向量机的研究现状与进展，很好的综合论文-Support Vector Machine Status and Progress, a good integrated paper
基于支持向量机的数据挖掘方法
- 基于支持向量机的数据挖掘方法，一篇优秀的硕士论文Caj6.0打开-Based on the Support Vector Machine method of data mining, a good master's thesis Caj6.0 open
svminaplication
- 一篇很好的论文,重点介绍了支持向量机的工程应用-a good thesis focuses on the Support Vector Machine Application
svmlecture1
- 支持向量机-近红外光谱法用于真假奶粉的判别，是一篇论文-SVM - Near Infrared Spectroscopy for the real discriminant formula is a thesis
ResearchOfFaceRecognitionBasedOnWaveletTransformat
- 本文介绍的是小波变换在人脸识别当中应用，是篇硕士论文，介绍了多种小波人脸识别算法，有基于离散小波的人脸检测与特征定位算法，基于小波变换的PCA人脸识别算法，基于小波变换和人工神经网络的人脸识别算法，基于小波变换和支持向量机的人脸识别算法，内容全面，具有很高的参考学习价值。
LS-SVM
- 十篇关于SVM(支持向量机)的论文。简体中文版的。
ImprovedAlgorithmBasedonKernelFunctionandApplicati
- 本文的题目是改进的核函数算法及其在人脸识别中的应用研究。 本文在系统学习现有核函数及支持向量机相关理论的基础上，系统研究了自适应选择核函数算法，通过引入朴素正则风险最小化准则，提出了一种改进的在线核函数算法。算法采用截断误差最小化、合理选取拉格郎日因子等方法对新增样本进行训练，有效地克服了现有方法收敛精度低和不能自适应选择样本的困难。 根据独立分量分析的原理和特点，将改进的核函数算法引入人脸识别的研究中，给出了基于ICA-SVM的人脸识别算法及实现方法。 论文分别应用数值仿
SVM
- 这是一个有关于基于支持向量机和人工免疫的新结合算法的论文。搞这方面的可以看看！
支持向量机smo分类算法源代码
- 支持向量机的smo分类算法，以及对应的论文和实验数据。适合新手入门。
基于支持向量机的手写数字识别（小论文+matlab编程及结果）
- 支持向量机的研究现已成为机器学习领域中的研究热点，其理论基础是Vapnik[3]等提出的统计学习理论。统计学习理论采用结构风险最小化准则，在最小化样本点误差的同时，缩小模型泛化误差的上界，即最小化模型的结构风险，从而提高了模型的泛化能力，这一优点在小样本学习中更为突出。SVM理论正是在这一基础上发展而来的，经过十几年的研究和发展，已开始逐步应用于一些领域。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，已经在模式识别、函数逼近和概率密度估计等方面取得了良好的效果。
PR-SVM
- 支持向量机子资料，我看了，有参考价值 操，说说明不够详细，要多少字才够？ 谁这么没文化，又不是要写论文-support vector machine, I saw a reference value parade, said the note was not sufficiently detailed to the number of words is enough? So who is not culture, is not to write papers
SVM
- 这是一篇关于支持向量机的故障诊断博士论文。本文主要研究和探讨将SVM算法应用于故障诊断领域需要考虑的问题和具体的算法实现。 -This is an article on the Support Vector Machine for Fault Diagnosis doctoral dissertation. In this paper, research and explore the SVM algorithm is applied to the field of fault diagno
Gaborzdddsg
- 很好的关于人脸识别的毕业论文，从中国知网付费下载得到，《基于Gabor小波变换与支持向量机的人脸识别研究》希望对大家有用。-About Face Recognition of good theses, pay-per-download from the Chinese HowNet be, " Based on Gabor Wavelet Transform and Support Vector Machines Face Recognition" I hope useful
svm_smo
- 支持向量机（svm）的 序列最小优化算法（sequential minimal optimization) 的大量论文资料！该算法可用来开发svm的并行算法！-Support vector machine (svm) of the sequential minimal optimization algorithm (sequential minimal optimization) information on a large number of papers! The algorithm can
literature
- 几篇关于SVM研究的相关论文，主要是关于支持向量机决策树方面的-Several related papers on the SVM research, mainly on the aspects of support vector machine decision tree
activities_of_the_shape_model
- 基于支持向量机分类器的活动形状模型。学术论文。-Support vector machine classifier based on the activities of the shape model. Papers.
SVM_Short-term-Load-Forecasting
- 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，
参考文献
- 基于机器学习的情感分析小论文，其方法有（支持向量机，深度学习）(Essays on emotion analysis)
预测
- 最近写关于最小二乘支持向量机的时间序列预测 搜到的一些很有参考性的论文(Some of the most referential papers recently written about the time series of the least squares support vector machine)
论文
- 20世纪90年代，贝尔实验室的Vapnik教授第一次提出支持向量机（Support VectorMachine,SVM）的理论与基本概念。SVM方法一种基于统计学习理论(Statistical Learning Theory)的机器学习方法，它以结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则，同时结合了机器学习、统计学习以及神经网络等方法[53]。它能够有效的提高算法的泛化能力，解决了小样本、非线性和维数高等难题，并且能够克服传统神经网络等学习算法中网络结构难以确定、收敛速度慢及训练时需要大量数据样本