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LIBSVM：分类与回归工具包

此代码是用来分类，回归的，可以应用于目标识别，场景分类，很多机器识别上都是可以用的

LIBSVM 分类 回归

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LIBSVM 3.21：支持向量机工具箱

libsvm-3.21，支持向量机工具箱，是win7 32位。里面有一些使用说明，同时该工具箱，是最新版本的libsvm。

支持向量机 机器学习 分类

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KNN机器学习算法实现（分类与回归）

机器学习算法KNN，包括分类和回归。两种算法中都有测试集和训练集。

KNN 机器学习 分类

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基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的多维数据回归工具箱

使用最小二乘支持向量机对多维pyrim数据进行回归，需要下载最小二乘支持向量机工具箱。-use of least squares support vector machines f

最小二乘支持向量机 LSSVM 回归

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IEEE发表的SVM源码

文章在IEEE上发表，一种崭新的支持矢量机SVM源码-article published in IEEE, a new support vector machine SVM FOS

SVM 机器学习 源代码

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相关向量机回归实现源码

相关向量机回归的实现，主要是对Tipping的这篇文章的算法进行实现：Tipping, M. E. and A. C. Faul (2003). "Fast marginal li

相关向量机 稀疏贝叶斯 回归

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LIBSVM：支持向量机库

林智仁编写的著名的SVM代码(libsvm-2[1]-林智仁prepared by well-known SVM code (libsvm-2 [1]

支持向量机 SVM 机器学习

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最大似然网络

max. likely hood network

最大似然 网络 机器学习

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K-近邻算法

Algorithm About K_-Algorithm About K_NN

K-NN 分类 回归

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LIBSVM中文使用说明

libsvm中文声明对流行的SVM软件libsvm的详细说明会对大家有所帮助

LIBSVM SVM 机器学习

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LIBSVM源码资源功能与应用说明

LIBSVM源码。LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、 易于使用、快速有效的通用SVM 软件包，可以解决分类问题（包括

支持向量机 机器学习 分类

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强大的多数据处理支持向量机系统

一种新型的功能强大的svm处理系统,拥有多种处理数据的能力-a new powerful svm processing systems, multiple data-handlin

支持向量机 多数据处理 机器学习

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