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matlab下的matlab工具箱，目前是2.5版-Matlab under the Matlab toolbox, currently version 2.5
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MATLAB SVM KM TOOLBox de 的例子
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基于支持向量机的时间序列工具箱，用svm作时间序列预测,Based on support vector machines time series toolbox for time series prediction using svm
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用遗传算法进行特征选取和svm参数优化的程序。遗传算法工具箱goat已在压缩包 需要安装libsvm就可以直接运行。数据集采用UCI中的german数据集，并完成归一化操作,Genetic algorithm with feature selection and parameter optimization svm procedures. Genetic Algorithm Toolbox in goat need to install libsvm package can be run dir
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统计模式识别工具箱（Statistical Pattern Recognition Toolbox）包含：
1，Analysis of linear discriminant function
2，Feature extraction: Linear Discriminant Analysis
3，Probability distribution estimation and clustering
4，Support Vector and other Kernel Machines,
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基于matlab的SVM一个很不错的工具箱,matlab svm source code toolbox
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四种支持向量机SVM工具箱的分类与回归算法。MATLAB编写-Four types of support vector machine SVM toolbox classification and regression algorithm. MATLAB prepared
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最新最小二乘支持向量机工具箱和使用说明,里面有详细的说明和实例-the latest LS-SVM toolbox for matlab
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一个PSO优化SVM参数的MATLAB程序及其举例。不过此程序必须在安装SVM工具箱的前提下才可运行。-A PSO optimized SVM parameters and their example MATLAB program. But this process must be installed under the premise of SVM toolbox in order to run.
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SVM工具箱集锦，希望对大家有帮助，SVM现在发展很快啊！-SVM Toolbox Collection, I hope all of you help, SVM has developed very rapidly now ah!
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用于分类的matlab工具箱，供大家学习交流-Matlab toolbox for classification ，We can exchange advices with it.
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matlab图像处理工具相，使用了主成分分析，ANN，SVM等方法。-This toolBox used in the image processing(feature extraction and classification)
PCA,LDA,ICA,DCT,RBF,RBE,GRNN,KNN,minimum distance,SVM, and others
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svm已经广泛用于解决分类和回归问题。
此工具箱是由South ampton大学的S. R. Gunn编写的Matlab SVM Toolbox。该工具箱运行在MATLAB环境下,由许多用m语言编写的脚本文件和函数组成,为SVM 技术的工程化、实用化提供了一个良好的平台。-South ampton university svm toolbox
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SVM工具箱，matlab源程序，可以用于模式识别，图像识别多个方面-SVM Toolbox
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此为svm工具箱，附有使用说明。可以再MATLAB环境下，进行svm的应用。
注意：在Matlab环境下，编译一下。（mex -setup）；即可使用。-This is svm toolbox, with instructions. MATLAB environment can be further carried out svm applications. Note: In the Matlab environment, compile about. (Mex-setup) can be
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SVM的Matlab程序，包括SVM工具箱等-SVM in Matlab procedures, including the SVM toolbox
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matlab中svm工具箱的使用方法-svm toolbox in matlab to use
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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。- Support
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支持向量机和BP神经网络虽然都可以用来做非线性回归，但它们所基于的理论基础不同，回归的机理也不相同。支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。为了验证这种观点，本文编写了支持向量机非线性回归的通用Matlab程序和基于神经网络工具箱的BP神经网络仿真模块，仿真结果证实，支持向量机做非线性回归不仅泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。-SVM and BP neural networks, although non-linear regr
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通过降维处理，高维数据的分类一般可以转换为2维数据分类。此源码包含一个2维-2类数据分类工具箱。包括：ML，K-NN，SVM，LS，DB-Through the dimension reduction processing, high dimensional data classification commonly can convert to 2 d data classification. This source includes a 2 d-two kinds of data classi
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