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matlab中用SVM做分类的使用方法,非常有用，对初学者尤为重要-using matlab to use SVM to do classification
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Image Classification Using SVMs
describe SVM
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提出了一种支持矢量机的汉语声调识别新方法。论文首先在基频和对数能量的基础上，建立了一个适合于支
持矢量机分类的等维声调特征。然后对支持矢量机的多分类策略和不同核函数对声调识别的影响进行了实验研究。
与BP神经网络相比，支持矢量机具有更高的识别率和更强的推广能力。-This paper presents a novel support vector machine based Chinese tone recognition method．A
new tone recognition
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提出了一种基于DCT提取人脸特征技术和支持向量机分类模型的人脸识别方法。利用离
散余弦变换可提取人脸可识别的大部分信息,而支持向量机作为分类器,在处理小样本、高维数等
方面具有独特的优势,且泛化能力很强,无需先验知识。从ORL 人脸库上的实验结果可以看出,
DCT特征提取是很有效的,且SVM的分类性能优于最近邻分类器,同时提高了整个系统的运算速
度。-A face recognition method based on DCT for face feature extractio
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Classification of protein crystal images using svm wavelets and BloBWorld Texture features.
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最小二乘支持向量机，采用matlab编写，可以直接使用，SVM是经典的分类和预测算法。-Squares support vector machine, using matlab prepared, can be used directly, SVM is the classic classification and prediction algorithms.
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ppt for braintumour classification using svm classifier
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使用Opencv C++中的支持向量机进行引导，对其进行分类并预测。-Opencv C++ using the support vector machine to guide the classification and prediction.
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