说明：支持向量机(SVM, Support Vector Machines)实际是近年来出现的一种先进的机器学习方法，它是重要的基于VC理论的创造性机器学习方法，是一种非常有潜力的分类技术 ，开辟了学习高维数据新的天地，可以替代多层感知机、RBF神经网络和多项式神经网络己有的学习算法，同时SVM方法在实际...

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说明：本实验采用mnist数据库，对手写数字用SVM的方法进行分类。采用数据库的形式为mnist_all.mat，这种形式的数据库只有data没有label，所以我自己对它处理一下给test0-test9和train0-train9加上0-9的label。最后用SVM的方法进行分类，得出分类准确率

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说明：采用SVM设计男女生分类器。采用的特征包含身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征。要求：采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，尝试不同的核函数设计分类器，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算基于平台的软件包）。

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说明：基于MATLAB平台编写的SVM（支持向量机）的源程序，可以用于数据的特征提取和分类。采用SVM函数。数据类型和参数可以自行修改设置。

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说明：支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限...

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说明：基于支持向量机的离线签名验证

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说明： 图像分割是图像处理的重要研究内容,是进行图像分析的第一步。图像分割的目的就是从图像中提取人们所关心的目标。目前很多国内外学者已经针对这一问题提出了多种图像分割方法,然而这些方法并不能够普遍适用于所有不同种类的图像,所以一般的分割方法只对特定的图像有效。支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的一种分...

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说明：基于matlab编写的SVM多分类算法程序

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说明：一个简单的PCA计算，用于从图像集中提取特征并使用svm进行分类。

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说明：该代码用于分类，主要是基于pso优化svm参数的分类代码。

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