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BPC++
- Libsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVM classification and regression. It solves C-SVM classification, nu-SVM classification, one-class-SVM, epsilon-SVM regression, and nu-SVM regression. It also provides an automatic mo
gridregression
- SVM回归中用的gridregression.py函数，用它来进行参数寻优，做了一些改动适用于windows。-SVM regression using the gridregression.py function, use it to carry out parameter optimization, has done some changes to apply to windows.
libsvm-2.9
- SVM是一种比较新比较流行的算法，常常用在分类问题和回归问题上。 SVM方法的VC实现，libsvm源码-SVM is a relatively new algorithm is more popular, often used in classification and regression issues. SVM method VC implementation, libsvm source
generalBT
- SVM是一种比较新比较流行的算法，常常用在分类问题和回归问题上。 libsvm相关的matlab代码-SVM is a relatively new algorithm is more popular, often used in classification and regression issues. libsvm-related matlab code
CorrectCarNoImageAndRegnize
- 一种车牌图像校正新方法 【摘要】因摄像机角度而造成的机动车牌图像倾斜会对其后继的字符分割与识别带来不利的影响。本文在分析了车牌倾斜模式的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的车牌图像倾斜校正新方法。通过LS-SVM线性回归算法求取坐标变换矩阵并对畸变图像进行旋转校正。主要方法：首先,将二值倾斜车牌图像中的像素转换为二维坐标样本,并构造图像数据集 再通过LS-SVM线性回归算法对该数据集进行回归,求取主要参数 最后,再由该参数转换为能反映图像倾斜方向的2维坐标变换矩阵。实验
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
svm_1
- 此程序是模拟SVM的性能，通过一个确定区域离散点，作为输入样本，用svm进行训练，然后在此输入区域中所有的点，进行判断，这个是演示的是svm 回归-This procedure is to simulate the performance of SVM, through a defined area of discrete points as input samples, with the svm training, and then enter all the po
svm
- 有关一元回归的绝好源码，受益终生，收藏典范-For an excellent source of a regression, a lifetime collection a model
libsvm-2.9
- 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，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件包可在http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/免费获得。该软
svm-struct
- 支持向量机结构回归算法（svm-struct），一种新的回归方法，有文献和PPT，方便学习。-Support the structural regression algorithm vector machine (svm-struct), a new regression method, literature and PPT to facilitate learning.
classifer
- 二分类问题采用包括逻辑回归、最小二乘法、感知器算法（按下space不断迭代）、svm线性分类，另外还有高斯分线性分类（待完善），针对平面上两类点进行分类-Second classification using logistic regression, the method of least squares, perception algorithm (Press space iteratively) svm linear classification, in addition to the Ga
svm
- SVM平台，操作简单、易于使用的通用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。-SVM platform is a simple, easy to use, versatile SVM software package can solve classification problems (including
support-vector-machine-
- 用支持向量机svm实现分类与函数回归，其中包括svc程序，svc输出程序以及svr绘图程序-Classification and function regression using support vector machine svm, including svc program, svc output of the program as well as a drawing program svr
(SVM)-regression-algorithm
- 对比这么复杂的推导过程，SVM的思想确实那么简单。它不再像logistic回归一样企图去拟合样本点（中间加了一层sigmoid函数变换），而是就在样本中去找分隔线，为了评判哪条分界线更好，引入了几何间隔最大化的目标。-The derivation process of the contrast is so complex, the idea of SVM is so simple. It is no longer tried to like logistic regression fitting
SVM-regression-theory-and-control-
- 支持向量机回归理论与神经网络等非线性回归理论相比具有许多独特的优点有线性回归和非线性回归,其模型的选 择包括核的选择、容量控制以及损失函数的选择.在控制方面的研究包括非线性 时间序列 的预测及应用、系统辨识以及优化控制和学习控制等方面的研究-Support vector machine (SVM) regression theory and neural network has many unique advantages such as nonlinear regression theory
svm
- 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine）是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析-In the field of machine learning, support vector machine SVM (Support Vector Machine) is a supervised learning model, typically used for pattern recognition, classification, and
svm-seg
- In machine learning, support vector machines (SVMs, also support vector networks[1]) are supervised learning models with associated learning algorithms that analyze data and recognize patterns, used for classification and regression analysis. Given a
myMatlabfenlei
- 一个重要的分类回归工具包，主要是SVM的应用-One important classification and regression tool kit, mainly SVM application
zhichixiangliangjifenleihanshu
- 本算法为SVM分类函数，可以用来进行模式识别、分类、以及回归分析。-The algorithm for the SVM classification function can be used for pattern recognition, classification, and regression analysis.
libsvm-3.22
- libsvm3-22 svm库 比较新。用起来很好。 LIBSVM是台湾大学林智仁(LinChih-Jen)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。-libsvm3-22 svm repository relatively new. Use them well. LIBSVM is a simple, easy to use and fas