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support-vector-machine
- 本书主要以分类问题(模式识别,判别分析)和回归问题为背景,系统阐述支持向量机和相应的优化算法-This book mainly classification (pattern recognition, discriminant analysis) and regression as the background, the system describes support vector machine and the corresponding optimization
SVM-and--Face-Recognition
- 支持向量机及其在人脸识别中的应用研究 上海交通大学博士论文,在知网上面付费下载得到的。本文从应用的角度出发,较为全面地对一些相关问题进行探讨,并使用Visual C++实现了一个基于支持向量机的人脸识别软件—idTeller。 论文的主要工作和创新点包括: ·提出了两种基于VC边界的支持向量机参数选择算法—固定C算法和VC-CV算法。VC边界是两类支持向量机参数选择的一个理想准则,但它的一些固有缺点使其应用变得困难。本文通过将VC边界转化为VC指标,最终把问题归结为对最小包围体的求解,从理论
crossvalidation
- 利用交叉验证法进行支持向量机的参数优化,最后输出识别结果-The use of cross-validation method for parameter optimization support vector machine, the final output recognition results