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程序利用svm分类结合bp算法完成图像中的分类和预测问题，这是模式识别中的一个比较新颖的方法。-svm procedures for the use classification algorithm combining bp image classification and prediction, This is the pattern recognition of a relatively new method.
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模式识别中统计模式识别的方法,包括贝叶斯，统计学习，LDA，PCA，SVM的经典方法，是不可多得的算法的toolbox-pattern recognition statistical pattern recognition methods, including Bayesian statistics study, LDA, PCA, SVM classical method, the algorithm is rare in toolbox
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本程序包括各种模式识别的分类方法，包括k均值分类，C均值分类，基于svm支撑向量机的分类方法，以及基于Adboost的分类方法。-The program includes a variety of pattern recognition classification methods, including k means classification, C means classification, based on support vector machines svm classificati
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支撑向量机它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。-Support vector machine to solve it in a small sample, nonlinear and high dimensional pattern recognition performance of the many unique advantages, and to promote the use of the function fitt
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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
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基于svm的分类器设计程序，模式识别分类器设计中很有用，值得分享。-Pattern recognition classifier design based on the the the svm classifier design program, useful and worth sharing.
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支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是Corinna Cortes和Vapnik8等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。-SVM (Support Vector Machine, SVM) was Corinna ms Cortes and Vapnik8 is first proposed in 1995, it is to solve the small sample,
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人脸特征提取与识别matlab程序，主要提取了PCA特征、SVM分类和核方法分类等，代码可以直接使用-Face recognition based on PCA features and Kernel methods, which is used in pattern extraction.
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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
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SVM,ICA,PCA,NN等等模式识别算法,很有参考-SVM, ICA and PCA and NN, and so on pattern recognition algorithm, is of great reference value
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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.
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SVM源程序小样本分析 模式识别 用于SVM的初学者 还可以-The SVM source program analysis and pattern recognition of small sample beginners can also be used in SVM
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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,(A complete with a graphical interface of the support vector machine (SVM) pattern recognition experiment system,)
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（1）计算图像中每个像素点的LBP模式(等价模式,或者旋转不变+等价模式)。
（2）然后计算每个cell的LBP特征值直方图，然后对该直方图进行归一化处理(每个cell中，对于每个bin,h[i]/=sum,sum就是一副图像中所有等价类的个数)。
（3）最后将得到的每个cell的统计直方图进行连接成为一个特征向量，也就是整幅图的LBP纹理特征向量；
然后便可利用SVM或者其他机器学习算法进行分类识别了。((1) calculate the LBP pattern of each p
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