说明：支持向量机（Support Vector Machines ,SVM）由 Vapnik 1995年最早提出，通过核函数的展开定理，在某种程度上避免了“维数灾难”，并且在解决小样本、非线性和高维模式识别中表现出了独有的优势，引起很多学者的重视，取得一定的研究成果,并且被许多学者推广应用到其他机器学习领...

说明：机器学习m代码。主要实现机器学习中最小二乘支持向量机算法，核函数参数用PSO算法进行优化。用pso算法优化LSsvm算法参数,

说明：LBF 模型是一个著名的基于区域的活动轮廓模型。与PC（Piecewise Constant）模型不同，该模型引入了一个以高斯函数为 核函数的局部二值拟合（Local Binary Fitting，LBF）能量。因为LBF 能量能够获取图像的局部信息27948194LBF

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说明：预测蛋白质的结构是重要的生物化学由于三维结构可以从被发现在二级结构确定局部褶皱。此外，了解蛋白质的三级结构可以帮助确定他们的功能。本文的目的是比较性能的神经网络（NN）和支持向量机（SVM）预测的62个球状蛋白质的初级序列的二级结构。对于每一个神经网络和支持向量机的，我们创造了六个二进制分类器区分类...

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说明：在这个项目中，Fisher 判别分析方法是实施和更新 （快速基于核函数的非线性方法）

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说明：应用背景local_normalize局部归一化算法，uniformizes图像的局部均值和方差。LN = local_normalize（IM，Sigma1 sigma2）输出局部归一化图像的影响使用局部均值和标准差估计分别为sigma1和sigma2高斯核。关键技术描述本演示说明了一个本地标准化...

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说明：普通内核模式：lsmi.zip LSMI的MATLAB实现

最小 互信

说明：利用自然梯度算法，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，采用热核构造权重，计算多重分形非趋势波动分析，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，旋转机械二维全息谱计算。

说明：热扩散是一种物理现象。在介质中，热总是从温度较高的位置的流动与低温度的位置。最近热扩散的方法已成功应用等分类的各种领域和维数减少问题。拉弗蒂 和黎巴嫩近似热内核中的为在一个封闭的形式，从哪个伟大的多项式家庭的改善取得了对高斯的使用或线性的内核。

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说明：资源描述基于互信息的特征加权支持向量机为每一特征计算权重值，从而避免了核函数的计算被一些弱相关或不相关的特征所支配。

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