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svm-km.rar
- 支持向量机(SVM)是数据挖掘中的一个新方法，能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机属于一般化线性分类器.他们也可以认为是提克洛夫规则化（Tikhonov Regularization）方法的一个特例.这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区
svm
- SVM神经网络的数据分类预测在葡萄酒种类识别中的应用-SVM classification neural network prediction of data types in the identification of wine
SVMclassifier
- SVM分类器，用于对多维采样点进行分类。可根据类别数修改分类器，我们的模式识别作业。-SVM classifier, multi-dimensional sampling points used for classification. Can be modified according to the number of classification categories, and our pattern recognition operation.
SVM-iris
- 本人用matlab编写的支持向量机的程序，在数据集iris上进行实验，识别效果不错-I have written in with support vector machine matlab program, in experiments on the iris data set, identify good results
svm_matlab
- 支持向量机的matlab程序实现，可用于模式分类，模式识别-SVM matlab program can be used for pattern classification, pattern recognition
svml_v092
- SVM,很好用的用于模式识别中特征分类的咚咚。-SVM, a good use for pattern recognition features of the classification of咚咚.
svm
- svm用于人脸识别，效果还行！matlab，可以学习！-face recognize based on svm，its nice to learn！
svm
- 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
Patternrecognition
- 模式识别基本方法matlab源代码，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法、剪辑法、特征选择和特征变换。-Basic method of pattern recognition matlab source code, including the least squares method, SVM, neural network, 1_k neighbor method, editing method, feature selection and feature transformatio
SVM
- SVM 神经网络 数据分类预测 葡萄酒种类识别-SVM neural network prediction wines identification data classification
manual_stprtool
- stprtool的使用文档，非常好的模式识别工具包，里面有关于核的以及贝叶斯的相关程序，以及PCA，EM，SVM等方法。 -stprtool the use of the document, very good pattern recognition tool kit, which has nuclear as well as Bayes procedures, as well as PCA, EM, SVM and other methods.
Based-on-SVM-speaker-recognition
- 基于SVM的文本无关说话人识别算法研究，本文在最后用Matlab程序实现了一个基于支持向量机的说话人识别系统试验平台。并根据对参试者进行的大量身份测试试验，总结系统的各方面性能和分析存在的问题，为进一步研究提供了方向和宝贵的经验。 -SVM-based text independent speaker recognition algorithm, the paper used in the final implementation of a Matlab program based on
CODE
- 1.GeometricContext文件是完成图片中几何方向目标分类。 参考文献《Automatic Photo Pop-up》Hoiem 2005 2 GrabCut文件是完成图像中目标交互式分割 参考文献《“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》 C. Rother 2004 3 HOG文件是自己编写的根据HOG特征检测行人的matlab代码 4 虹膜识别程序
Character-Recognition(Lib-SVM)
- 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
Matlab-libsvm-3.21
- 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.-LIBSVM is a simple, easy to use and fast and efficient SVM pattern recognition and regression package Taiwan University Chih- Jen Lin (Lin Chih-Jen) development and design professor.
Matlab-libsvm-3.20
- SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，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。 Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)。支持向量机的提出有很深的理论背景。 支持向量机方法是在后来提出的
SVM
- SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，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。(SVM (Support Vector Machine) refers to support vector machines, which is a common method of discrimination. In the field of machine learning, it is a supervised l
GA_SVM
- 遗传算法优化支持向量机算法,从而更好的提高识别率和预测率(GA-SVM implemented by MATLAB)
基于PCA的SVM分类
- 选择“BreastCancer”数据集，使用支持向量机(SVM)对其进行分类。作为对比，第一次对特征集直接进行支持向量机分类，第二次对特征集进行主成分分析法的特征提取后，再对特征提取后的特征集进行支持向量机分类。并且对比和分析了两次分类的结果。(The BreastCancer data set is selected and classified by Support Vector Machine (SVM). For comparison, the first time the featur
基于PCA和SVM的人脸识别系统
- 先通过图像处理提取人脸的各个特征，然后对人脸通过PCA进行降维，然后通过SVM进行人脸识别(Firstly, the features of human face are extracted by image processing, then the dimension of human face is reduced by PCA, and then the face is recognized by SVM)