文件名称:SlibbsvmmV

  • 所属分类:
  • Windows编程
  • 资源属性:
  • [MacOS] [Windows] [Visual C] [源码]
  • 上传时间:
  • 2012-11-26
  • 文件大小:
  • 396kb
  • 下载次数:
  • 0次
  • 提 供 者:
  • yan***
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介绍说明--下载内容均来自于网络,请自行研究使用

SVM是一种常用的模式分类机器学习算法,以效率高准确度高闻名于于世,libsvm与svmlight是常用的两种SVM实现方法。

-SVM is a common pattern classification machine learning algorithms, high efficiency and high accurate well-known in the world, the libsvm archive. And svmlight two SVM method.
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

下载文件列表

SlibbsvmmV\libsvm\COPYRIGHT

..........\......\FAQ.html

..........\......\heart_scale

..........\......\java\libsvm\svm.java

..........\......\....\......\svm.m4

..........\......\....\......\svm_model.java

..........\......\....\......\svm_node.java

..........\......\....\......\svm_parameter.java

..........\......\....\......\svm_problem.java

..........\......\....\libsvm.jar

..........\......\....\Makefile

..........\......\....\svm_predict.java

..........\......\....\svm_toy.java

..........\......\....\svm_train.java

..........\......\....\test_applet.html

..........\......\Makefile

..........\......\Makefile.win

..........\......\python\cross_validation.py

..........\......\......\Makefile

..........\......\......\README

..........\......\......\svm.py

..........\......\......\svmc.i

..........\......\......\svmc_wrap.c

..........\......\......\svm_test.py

..........\......\......\test_cross_validation.py

..........\......\README

..........\......\svm-predict.c

..........\......\svm-scale.c

..........\......\....toy\gtk\callbacks.cpp

..........\......\.......\...\callbacks.h

..........\......\.......\...\interface.c

..........\......\.......\...\interface.h

..........\......\.......\...\main.c

..........\......\.......\...\Makefile

..........\......\.......\...\svm-toy.glade

..........\......\.......\qt\Makefile

..........\......\.......\..\svm-toy.cpp

..........\......\.......\windows\svm-toy.cpp

..........\......\svm-train.c

..........\......\svm.cpp

..........\......\svm.dsp

..........\......\svm.dsw

..........\......\svm.h

..........\......\svm.ncb

..........\......\svm.opt

..........\......\svm.plg

..........\......\tools\easy.py

..........\......\.....\grid.py

..........\......\.....\README

..........\......\.....\subset.py

..........\......\windows\python\svmc.dll

..........\......\.......\svmpredict.exe

..........\......\.......\svmscale.exe

..........\......\.......\svmtoy.exe

..........\......\.......\svmtrain.exe

..........\......\java\libsvm

..........\......\svm-toy\gtk

..........\......\.......\qt

..........\......\.......\windows

..........\......\windows\python

..........\......\Debug

..........\......\java

..........\......\python

..........\......\svm-toy

..........\......\tools

..........\......\windows

..........\libsvm

SlibbsvmmV

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