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选用支持向量机作为区分文本与非文本的分类器，支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的新一代学习算法，它在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。-Use support vector machine as the distinction between text and non-text classifier, support vector machine is in statistical learning theory developed on the basis of
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基于LLE和SVM的模式识别源代码，整理过的，里面添加了SVM ,SVMFWD,LLE，运行无误，欢迎下载-SVM pattern recognition based on LLE and the source code, finishing off, which added SVM, SVMFWD, LLE, run correctly, please download
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线性分类器设计：包括感知机算法，最小二乘法，线性SVM算法（模式识别作业）-Linear classifier design: including perceptron algorithm, least squares, linear SVM algorithm（ pattern recognition task）
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支持向量机SVM(Support Vector Machine)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 SVM (Support Vector Machine) it addresses the small sample, nonlinear and high dimensional pattern recognition performance of many unique adva
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关于傅立叶变换的SVM程序，适用于模式识别支持向量机分类-Fourier transform on the SVM procedure for pattern recognition Support Vector Machines
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SVM,支持向量机，是近几年来使用的比较多的模式识别算法，本文对这个算法的初学者有很大的帮助。-SVM, support vector machine is used in more recent years, the pattern recognition algorithm, the algorithm of this paper is very helpful for beginners.
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是一个模式识别工具包，里面包含bayes,linear分类函数，还有支持向量机SVM工具包-It is a pattern recognition toolbox, which contains the bayes, linear classification function, as well as support vector machines SVM toolbox
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模式识别领域非线性SVM分类器设计原理，代码及过程-Pattern recognition domain nonlinear SVM classifier.experimental design principle, the code and process
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图像处理模式识别一种分类算法：svm，对于所提取的图像的特征进行训练学习然后分类。-Image processing, pattern recognition of a classification algorithm: SVM trained to learn the characteristics of the extracted image and then classified.
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利用SVM和PCA结合的方法进行的人脸识别实验，希望对于初学模式识别的人有所帮助-Face recognition experiments using SVM and PCA methods, hoping to be helpful for beginner pattern recognition
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模式识别中的svm支持向量机方法源代码。输入训练点特征及类别，程序将求解出基于样本类别的分类条件。-Pattern recognition svm SVM method source code. Input point feature and class training program will solve the classification based on the type of sample conditions.
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LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-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；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。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式
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支持向量机模式识别教程
教程首先介绍了VC维和结构风险最小化的概念。然后，我们描述线性可支持向量机（SVM）的可分离和不可分离的数据，通过一个不平凡的例子详细。我们描述了一个机械类比，并讨论当SVM解决方案是唯一的，当它们是全球性的。我们描述了如何实现支持向量机训练，并详细讨论了用于构造数据非线性的SVM解决方案的核心映射技术。(A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition)
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