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LibSVM
- 机器学习支持向量机的代码libsvm 2.36版-Lib source code of Machine study supporting Vector machine
lsvm
- 支持向量机方法，用matlab实现，用于分类检测、模式识别，人脸检测等-Support Vector Machine method, the realization of Matlab for the detection and classification, pattern recognition, face detection
svm_toolbox
- 支持向量机工具箱，其中包含MATLAB演示程序和一些基本的函数（计算核函数的函数、支持向量机训练函数和参数选择交叉验证函数等）。-SVM Toolbox, which contains MATLAB demo programs and some of the basic functions (Calculation Kernel function, SVM training function and parameter selection cross-validation functions,
svm_v0.55beta.tar
- 支持向量机,matlab程序,很有用的,欢迎大家下载测试! -,matlab,,!
osu_svm3.00
- 这个大家应该很熟悉了吧,很好支持向量机工具箱,matlab编写,欢迎大家下载!-everyone should be very familiar with it by now, a good support vector machines Toolbox, Matlab prepared to welcome you to download!
mmySVM
- 这是支持向量机的一个程序，可以做回归和分类问题。如果有问题可以和作者联系。-SVM a procedure can be done regression and classification problems. If there's a problem and can contact the author.
support_vector_classification
- 支持向量机原理，对支持向量机进行了高度概括的总结和介绍。可以使初学者尽快地了解和熟悉支持向量机。-SVM principle of support vector machines for a high-level summary of the summary and introduction. Beginners can quickly understand and become familiar with SVM.
LS-SVMlab1.5aw
- 最小二乘支持向量机MATLAB实现源代码，可以用于模式识别以及回归，DEMOCLASS是使用方法示例-least squares support vector machines MATLAB source code, can be used for pattern recognition and regression, DEMOCLASS example is the use of
GUI_MSVM
- 一个完整的具有图形操作界面的支持向量机模式识别的实验系统.全部用Matlab实现,可以实现多种分类识别. 这是本人的毕业设计的附属程序-complete with a graphical interface SVM pattern recognition to the experimental system. All using Matlab ab realized, could achieve multiple classification. This is my graduation des
GUI_PR_SVM
- 具有图形操作界面的支持向量机多类分类实验系统.全部用Matlab实现,可以实现多种分类识别. 这是本人的毕业设计的附属程序-graphical interface with support vector machines more experimental classification system. All using Matlab, could achieve multiple classification. This is my graduation design procedures f
svm_v0.55beta
- 支持向量机学习中用到的Matlab编写的工具箱。-support vector machines used in the study prepared by the Matlab toolbox.
LS_SVMlab
- 支持向量机学习中用到的用Matlab编写的工具箱。-support vector machines used in the study prepared by using Matlab toolbox.
SVMexamples
- 数据挖掘的新方法－支持向量机书中算法例子，对学习有帮助。-new data mining methods-book support vector machine algorithm example, to learn helpful.
svmsmo
- 支持向量机smo算法，很好的实现ＳＶＭ的算法-Seeking support vector machine algorithm, a very good achievement SVM Algorithm
svm_lssvm
- 支持向量机的模式识别的经典算法--最小平方支持向量机-SVM pattern recognition algorithm classic -- the smallest square SVM
1687504099
- 支持向量机(SVM)实现的分类算法源码(matlab)-Support Vector Machine (SVM), a classification algorithm source code (Matlab)
libsvm-2.84
- SVM分类，支持向量机，包括matlab源码，使用非常方便-SVM classification, support vector machines, including Matlab source, the use of very convenient
svmbook
- 一本关于支持向量机的书，对于初学者很有用-one of the Support Vector Machine, the book useful for beginners
模式识别中的支持向量机方法
- 模式识别中的支持向量机方法
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。