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搜索资源 - Support Vector Machine classifier
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该程序包实现了几个常用的模式识别分类器算法，包括K近邻分类器KNN、线性判别方程LDF分类器、二次判别方程QDF分类器、RDA规则判别分析分类器、MQDF改进二次判别方程分类器、SVM支持向量机分类器。 主程序中还有接口调用举例，压缩包中还有两个测试数据集文件。-The package to achieve a number of commonly used pattern recognition classifier algorithms, including K neighbor class
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用matlab实现非线性支持向量机分类器对多类进行分类。-Using matlab to achieve non-linear support vector machine classifier for multi-class classification.
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支持向量机分类器 训练器 可以直接使用 C++语言实现 SVMLight-Support Vector Machine classifier training can direct the use of C++ language SVMLight
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一篇很不错的关于人脸表情识别的论文。论文提出了一种基于人脸局部特征的表情识别方法，先选取人脸重要的局部特征,对得到的局部特征进行主成分分析,然后用支持向量机( SVM)设计局部特征分类器来确定测试表情图像中局部特征,同时设计支持向量机( SVM)表情分类器,确定表情图像的所属类别。-A very good facial expression recognition on paper. This paper proposes a feature based on local expression
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Support Vector Machine Classifier(SVM)
基于支持向量基的图像分类方法，程序变得很好，国外网站上下的，是一个完整的工程-Support Vector Machine Classifier (SVM) based on support vector-based image classification methods, procedures have become very good, abroad site from top to bottom, is a
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从因子分析的角度出发解决基因表达谱分析问题。为解决独立成分分析方法在求解过程中的不稳定性，提出一种基于选择性独立成分分析的DNA微阵列数据集成分类器。首先对基因表达水平的重构误差进行分析，选择部分重构误差较小的独立成分进行样本重构，然后基于重构后的样本同时训练多个支持向量机基分类器，最后选择部分分类正确率较高的基分类器进行最大投票以得到最终结果。在3个常用测试集上验证了本文设计方法的有效性。-This paper tries to deal with gene expression proble
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混合核函数对支持向量机分类性能的改进 有用-Mixed kernel function support vector machine classifier useful for performance improvement
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In this paper, we show how support vector machine (SVM) can be
employed as a powerful tool for $k$-nearest neighbor (kNN)
classifier. A novel multi-class dimensionality reduction approach,
Discriminant Analysis via Support Vectors (SVDA), is in
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线性支撑矢量机分类器
对模式识别问题中的线性可分问题进行分类-Linear support vector machine classifier pattern recognition problems in the linear separable classification
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模式识别中的线性分类器的设计，包括感知机，最小二乘法和支撑矢量机的算法的MATLAB代码。-Pattern Recognition linear classifier design, including perception, least squares and support vector machine algorithm MATLAB code.
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基于支持向量机分类器的活动形状模型。学术论文。-Support vector machine classifier based on the activities of the shape model. Papers.
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用adaboost算法生成基支持向量机分类器，并对识别结果进行简单投票法集成。附有支持向量机工具箱和adaboost算法流程说明。-Adaboost algorithm to generate the base with a support vector machine classifier, and the recognition result is a simple voting method integration. With support vector machine algorith
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为了对目标进行快速的检测，提出了一种新的基于支持向量机的级联式分类器的构造方法。该级联分类器由若干个线性SVM弱分类器构成，结构简单，分类时间极快。针对级联结构中的每个节点的训练给出了一个新的SVM框架下的二次规划模型，这使得每个节点都有较高的正样本检测率和适当的负样本错检率。-In order to quickly detect the target, a new cascade based on support vector machine classifier constructor. T
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支持向量机分类源程序，需要的同志们可以下载试一下-Support vector machine classifier source code, you can download the comrades need to try
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SVM(支撑向量机）分类MATLAB程序，需要安装SVM工具箱-SVM (support vector machine) classifier matlab program, you need to install SVM toolbox
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用matlab实现Part1. 实现一个k近邻分类器，Part 2.实现一个最小二乘分类器，Part 3.实现一个支持向量机分类器，Part 4.在不同数据集上使用交叉验证选择各个算法的参数-Part1. Achieve a k-nearest neighbor classifier, Part 2. Achieve a least-squares classifier, Part 3. Implement a support vector machine classifier, Part 4.
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implementation Support Vector Machine classifier that you can add some training data and refine the model after it is initialized.
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Improving Support Vector Machine classifier with differentkernel function for plant diseases detection1
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Improving Support Vector Machine classifier with different kernel function for plant diseases detection v 2
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Improving Support Vector Machine classifier with different kernel without figure
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