为了应对大量图像的分类问题，提出一种基于深度卷积神经网络和CUDA-cuDNN并行运算的快速图像分类方法。该方法利用深度卷积神经网络自动学习特征的优势来解决手工设计特征普适性差等问题，同时结合基于CU
毕业设计（论文）课题任务书，基于颜色的图像检索与分类算法研究
提出了一种将颜色边缘与SVM相结合的文本定位与提取的方法。首先根据文本的颜色边缘特征进行粗筛选,获得文本候选区;然后使用SVM分类器进行文本与非文本分类，实现文本区域定位与提取。实验表明,该方法取得了
文中分析了SVM 基础理论并总结了目前存在的基于 支持向量机的主要分类方法，包括“一对多”方法、“一对一”方法、决策有向无环图方法、基于二叉树的多类分类方 法和其它方法，并对各自的优缺点及性能做了比较
该文件包含遥感图像分类的代码以及文档说明,代码是运行在MATLAB平台上。
该程序基于VC实现了K均值算法，并对常见遥感图像TM、SPOT等影像进行地物分类，通过与常见商业遥感软件分类结果对比发现精度优良。希望对相关专业的学生有所帮助。
针对Web中文文本分类中现有权重计算方法的不足和SVM算法对大数据量模式分类的低效性,提出了基于粗糙集约简并且加权的SVM分类方法。粗糙集作为SVM分类的前期预处理器,应用粗糙集的约简理论和基于Web
很不错的最新介绍深度学习的文献，仅供大家参考，希望更多的深学爱好者上传分享，谢谢！
简要的matlab基于svm分类的小程序，有三个例子可以作为参考
基于SVM的分类器的MATLAB实现 用SVM实现的两类分类器
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