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【Graph Recognize】 PCA-SVM-face-recognition DL : 0: 用PCA 和 SVM 做的人脸识别程序，与大家分享！-To do with PCA and SVM face recognition program, to share with you!
Update : 2024-05-17 Size : 230400 Publisher : FYAC
【Mathimatics-Numerical algorithms】 svm DL : 0: svm源程序 SMO算法多种SVM类型-SMO algorithm for svm source type multiple SVM
Update : 2024-05-17 Size : 163840 Publisher : leoy
【OpenCV】 OpenCV-IMLEMENT-SVM DL : 0: OPENCV实现SVM,很好的实现了图像分类，供大家参考-USE openCV to implement the SVM
Update : 2024-05-17 Size : 19456 Publisher : 小江
【AI-NN-PR】 Matlab-svm-BP-compare DL : 0: 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。-SVM and BP neural networks, although non-linear regression can be used to do, but they are based on different theoretical basis, the return mechanism is not the same. SVM based on structural risk minimization theory, generally considered the generalization ability of neural networks than strong. To test this view, a support vector machine of this writing the general non-linear regression procedures and based on Matlab neural network toolbox of the BP neural network simulation module, the simulation results confirm that support vector machines do not only the generalization ability of non-linear regression in BP network, and neural networks to avoid the inherent shortcomings- the training results unstable.
Update : 2024-05-17 Size : 11264 Publisher :
【matlab】 svm DL : 0: svm分类器，有几类样本点，利用线性SVM分类器求出其分界面-svm classifier, there are several types of sample points, using a linear SVM classifier obtained the sub-interface
Update : 2024-05-17 Size : 1024 Publisher : 小丽
【JSP/Java】 SVM DL : 0: 朴素贝叶斯和 svm实现，其中采用svmlib的java实现-bayes java
Update : 2024-05-17 Size : 15624192 Publisher : wanghikaru
【matlab】 four-svm-toolbox DL : 0: 四种SVM工具箱的分类与回归算法：包括LS_SVMlab,OSU_SVM3.00,stprtool_svm,SVM_SteveGu-Four kinds of SVM classification and regression algorithm toolbox include: LS_SVMlab, OSU_SVM3.00, stprtool_svm, SVM_SteveGunn
Update : 2024-05-17 Size : 2637824 Publisher : lp
【AI-NN-PR】 nonlinear-svm-code DL : 0: svm线性和非线性的处理源代码。加了很多说明，希望对你有帮助-SVM linear and nonlinear processing the source code. Add a lot of shows, the hope is helpful to you
Update : 2024-05-17 Size : 3072 Publisher : xuezhuan
【matlab】 LS-SVM DL : 0: 基于LS-SVM的一个预测代码。对实际数值进行预测得到图像-LS-SVM based on a prediction code. Predicted value for the actual image
Update : 2024-05-17 Size : 38912 Publisher : 杨志恒
【matlab】 SVM-2D-Classification- DL : 0: SVM 2D Classification Comparing Gaussian and polynomial Kernels -SVM 2D Classification Comparing Gaussian and polynomial Kernels
Update : 2024-05-17 Size : 1024 Publisher : 吴山大
【OpenCV】 SVM DL : 0: OpenCV机器学习SVM支持向量机的分类程序 word格式-OpenCV machine learning support vector machine SVM classification procedure word format
Update : 2024-05-17 Size : 19456 Publisher :
【matlab】 SVM DL : 0: 介绍了LS-SVMlab Toolbox工具箱的使用，并给出了SVM的编程例子。-Introduce the LS-SVMlab Toolbox and some SVM Programming examples.
Update : 2024-05-17 Size : 1659904 Publisher : liuzhijuan
【matlab】 SVM DL : 1: SVM分类的matlab源码实现。并提供一组数据进行仿真。-SVM classification matlab realization.
Update : 2024-05-17 Size : 4096 Publisher : 阿福
【matlab】 LS-SVM-toolbox DL : 0: 最新最小二乘支持向量机工具箱和使用说明,里面有详细的说明和实例-the latest LS-SVM toolbox for matlab
Update : 2024-05-17 Size : 2166784 Publisher : 马冶浩
【Graph Recognize】 PCA-and-SVM-Face-recognition DL : 0: 采用PCA对人脸特征进行抽取，用SVM多累分类器对人脸进行识别，有操作界面-Using PCA for facial feature extraction, and more tired with the SVM classifier for face identification, a user interface
Update : 2024-05-17 Size : 9036800 Publisher : 钟佩
【OpenCV】 SVM DL : 0: 使用SVM实现人脸检测,能够帮助初学者了解SVM的原理-face detection by using svm，which can help seniors to learn SVM
Update : 2024-05-17 Size : 270336 Publisher : forrest
【matlab】 pso-svm DL : 3: 很全的PSO优化SVM，还带例子。希望大家下下去认真研究，支持支持向量机-this is good method of pso optimizing parameters of svm
Update : 2024-05-17 Size : 112640 Publisher : 刘超
【Special Effects】 SVM-based-image-classification DL : 0: 基于SVM的图像分类，由于支持向量机的分类能力极大地依赖于核参数的选取，因此，本文着重研究了核参数选择方法，并利用不同的颜色、纹理特征对图像进行分类。 -SVM-based image classification, the classification capability of SVM kernel parameters greatly depend on the selection, therefore, this paper focuses on the kernel parameter selection method, and use a different color, texture features for image classification.
Update : 2024-05-17 Size : 3573760 Publisher : ww1
【matlab】一完整的SVM分类器的程序 DL : 1: 一完整的SVM分类器的程序,可以用于实现SVM的分类识别，效果可以进行优化
Update : 2013-12-05 Size : 7521 Publisher : funnywu@126.com
【Mathimatics-Numerical algorithms】 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能. DL : 1: SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能
Update : 2015-01-13 Size : 287429 Publisher : 987851239@qq.com

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