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基于matlab的SVM三分类算法
- SVM的多分类问题，在matlab平台下的源代码分析。
stprtool&svm
- stprtool的svm工具箱。文件夹中有使用说明和路径设置方法，并有例程实现了svm的多类分类。-stprtool svm the toolbox. File folders are used notes and routing methods and routines have achieved svm many categories of classification.
multisvm
- 多分类支持向量机实现方法的分析比较：一对一、一对多和DAG的对比，比较专业，-more SVM method of comparison : one-to-one, one-to-many and DAG contrast, more professional-huh
svm_multiclass.tar
- SVM支持向量机多分类器源码，用过的，绝对好用-SVM SVM classifier source, used absolutely everything
MySVMLIB
- svm文本分类改进,关键词抽取（Keywords Extraction）指的是如何从一篇文档（或多篇相关文档）中自动抽取出能很好地代表文档主题的若干个词或短语。-Improvement of SVM text classification, keyword extraction (Keywords Extraction) refers to how a document (or more related documents) autom
svm_multiclass.tar
- 用c语言写的基于SVM的多分类源码,来自康奈尔大学,性能良好-C language used SVM-based classification of multi-source, from Cornell University, the performance of good
SVM-KM
- 基于核分析的多类分类器，支持向量机的多类分类，适合研究学习，欢迎同行下载-Kernel-based analysis of the many types of classifier, support vector machine multi-category classification, suitable for study of learning, welcomed the peer download
@polynomial
- VC维理论和结构风险最小化准则是统计学习理论中的重要内容,基于这一理论的支持向量机算法由于具有好的泛化性能受到重视,并被研究用于文本分类问题.基于多项式核的研究工作认为SVM的泛化能力不受多项式阶数的影响,并且能够处理很高维的分类问题,用于文本分类无需进行特征选择.研究发现,随着多项式核阶数的升高,SVM文本分类器会出现过学习现象,并且特征数越多越明显,特征选择是必需的.通过估计函数集的VC维,基于结构风险最小化理论对此问题进行分析,得
svm_multiClass
- svm(支持向量机)分类算法本质上是二类分类器，实现多类分类的方法一般是将多类分类看作是多个一对多的二类分类器。本程序就是基于svmlight的svm多类分类器实现。对分类感兴趣的用户请参照。配合中文分词（参见我上传的程序），可实现中文多类分本分类。-svm (support vector machine) classification algorithm is essentially a second-class classifier
MATLAB_svm_gui
- 支持向量机的Matlab实现，支持多分类，据有GUI操作界面，简单易懂，其中包括输入输出数据。-Support Vector Machines Matlab realize, support multi-classification, as far as the operation has GUI interface, easy-to-read, including the input and output data.
non-linearSVMmulti-classification
- 转发一个可视化的非线性支持向量机多分类源码，比较实用易学，值得进一步深入开发。-non-linear SVM multi-classification
SVM
- SVM分类器，针对语音信号的分类识别应用。内容非常多，大家可以筛选着利用。-SVMclassification
multisvm.ps
- 台湾林智仁等对如何使用SVM进行多分类的理论、算法以及实验的介绍-Taiwan' s Lin Zhiren, etc. on how to use SVM for multi-classification of the theory, algorithms and experimental introduction of
SVM-hssvm1.0.1
- HSSVM是一个用超球SVM（Hyper-Sphere Support Vector Machines）模型求解多分类问题的工具包，采用Java语言实现。开发该程序的主要目的，是利用超球SVM求解模型代替传统上借助于解二分类问题的经典SVM模型来求解多分类问题。本文将论述该程序的主要实现细节，包括相关算法及设计原理的描述。-HSSVM is an ultra ball SVM (Hyper-Sphere Support Vector M
000
- 支持向量机(svM)是一种新的机器学习技术。本文采用一对一方法构建多分类SVM 分类器。利用常用的灰度共生矩阵方法提取图像纹理特征，组成特征向量，输入构建好的SVM 多分类器中进行分类。对从Brodatz纹理库中选取的4张纹理图像进行了分类实验，取得较好的 分类结果-Support vector machine (svM) is a new machine learning techniques. In this paper
Matlab-m-SVM-code
- 这是我在网上找了很久的多分类支持向量机matlab代码，欢迎交流！-This is my search on the net for a long time many classification support vector machine matlab code, welcome exchanges!
SVM文本分类
- SVM文本分类，用户可以使用该文件进行多类分类。
svm
- 支持向量机由Vapnik首先提出，像多层感知器网络和径向基函数网络一样，支持向量机可用于模式分类和非线性回归，该程序主要实现svm的分类和回归功能。(SVM was first proposed by Vapnik. Like multilayer sensor network and radial basis function network, SVM can be used for pattern classification an
19107matlab自编svm
- 利用原算法adaboost弱学习器基于决策树桩的方法对样本数据进行多分类(Multi-classification of sample data based on decision tree stump using AdaBoost weak learner)
逻辑回归
- 根据标签，完成SVM下的多分类数据识别，数据可以是字符或者信号，可以达到较高的识别精度(The multi-classification data recognition under SVM was completed)