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文件名称:SVC-and-SVR

  • 所属分类：
  • 数学计算/工程计算
  • 资源属性：
  • [Matlab] [源码]
  • 上传时间：
  • 2012-11-26
  • 文件大小：
  • 68kb
  • 下载次数：
  • 1次
  • 提 供 者：
  • can****
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  • 无
  • 下载说明：
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修正介绍说明

介绍说明－－下载内容均来自于网络，请自行研究使用

基于SVM数据分类及回归分析，并采用不同的核函数如RBF,sigmoid,polynomial等-the data classification and regression analysis based on SVM, by using different kinds of kernel functions, for examples, RBF,sigmoid and ploynomial and so on
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

下载文件列表

基于SVM数据分类及回归分析，并采用不同的核函数\svr.m

.............................................\svrerror.m

.............................................\svroutput.m

.............................................\svrplot.m

.............................................\svtol.m

.............................................\uiclass.m

.............................................\uiclass.mat

.............................................\uiregress.m

.............................................\Examples\Classification\iris1v23.mat

.............................................\........\..............\iris2v13.mat

.............................................\........\..............\iris3v12.mat

.............................................\........\..............\linsep.mat

.............................................\........\..............\nlinsep.mat

.............................................\........\Regression\example.mat

.............................................\........\..........\sinc.mat

.............................................\........\..........\titanium.mat

.............................................\Optimiser\Makefile

.............................................\.........\pr_loqo.c

.............................................\.........\pr_loqo.h

.............................................\.........\qp.c

.............................................\.........\qp.dll

.............................................\binomial.m

.............................................\centrefig.m

.............................................\cmap.mat

.............................................\Contents.m

.............................................\nobias.m

.............................................\qp.dll

.............................................\README.txt

.............................................\softmargin.m

.............................................\svc.m

.............................................\svcerror.m

.............................................\svcinfo.m

.............................................\svcoutput.m

.............................................\svcplot.m

.............................................\svdatanorm.m

.............................................\svkernel.m

.............................................\Examples\Classification

.............................................\........\Regression

.............................................\Examples

.............................................\Optimiser

基于SVM数据分类及回归分析，并采用不同的核函数

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