模式识别,图像处理，SVM，支持向量机 §编制程序显示印章图像（24位真彩色位图）； § 读出位图中每一像素点的（R，G，B）样本值； § 以RGB其中某两个（或三个）为坐标，取一定数量的图像点为分析样本，分析其坐标系中的分布； § 采用本章将要学习的方法找到分类判别函数，对这些样本进行分类；（要求首先将印章与底纹区分，将印章、底纹、签字区分）
上传时间： 2015-06-08
上传用户：alqw
支持向量机而分类算法MATLAB编程，实现数据的二分类
标签： svm分类算法
上传时间： 2015-06-24
上传用户：肖德龙强
osu-svm matlab实现SVM支持向量机
标签： osu-svm
上传时间： 2016-04-10
上传用户：eddie
支持向量机(SVM)实现的分类算法源码[matlab] -Support Vector Machine (SVM), a classification algorithm source code [Matlab]
上传时间： 2016-04-25
上传用户：shiaijianjun
7种SVM-支持向量机工具包，炒鸡无敌全面的工具箱合集哦
上传时间： 2017-01-09
上传用户：LMing
matlab下livsvm工具包，支持向量机，包含注释，亲测有用
上传时间： 2017-03-10
上传用户：hanhaha
论文首先对基本定位算法如基于小区编号、接收信号场 强、到达时间到达时间差、到达角度、混合定 位方法等的原理，误差消除及处理，还有与混合定位方法相关的数据 融合技术进行了简单介绍。随后分析介绍了国内外最新的定位算法及 优化点，如约束极小化定位算法、基于向量机的模式识别定位 算法和指纹定位算法等，优化点有在基于指纹定位方法的基础上考虑 马尔科夫模型，方法基础上考虑功率加权算法，滤波方面考虑滑 动窗技术等。
上传时间： 2017-03-15
上传用户：rocket1122
本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括： （一）监督学习（参数/ 非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。（二）无监督学习 （聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。（三）在机器学习的最佳实践（偏差/ 方差理 论；在机器学习和人工智能创新过程）。本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何 运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（W eb 搜 索，反垃圾邮件），计 算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他领域。 本课程需要 1 0 周 共 1 8 节 课，
上传时间： 2017-07-28
上传用户：xiaoyuerer
用于matlab支持向量机,工具箱安装教程网上有，需要本机已经安装编译器（vc++ 6.0或VS等）
上传时间： 2017-07-29
上传用户：qilee
改进粒子群优化支持向量机，适用于分类问题。
上传时间： 2018-01-11
上传用户：shuihanhan
