基于支持向量机的文本分类方法研究

使用c++实现的支持向量机SVM代码~

用支持向量机制作的界面，可进行回归及分类

多分类孪生支持向量机，主体是2分类孪生支持向量机，采用1对1方式编成多分类

对多分类支持向量机几种算法进行分析, 系统地比较了各种算法的性能

支持向量机分类matlab程序，适用于svm学习和仿真。

multisvm多分类支持向量机，不错的资源

模式识别方面必备的分类器之一，尤其在人脸识别经常会用到的分类器。

属于从论坛上的转载，这是在林智仁教授的libsvm上的改进，含有参数寻优，安装使用可以参考上一次传的文件，当然也可以百度如何安装libsvm. 非原创，感谢林教授及Fauto

介绍了中心向量算法和KNN算法两种分类方法。针对KNN分类方法在计算文本相似度时存在的不足,提出了改进方案。新方案引入了中心向量分类法的思想。通过实验,对改进的KNN算法、中心向量算法和传统的KNN算

基于NaiveBayes的CLIF_NB文本分类学习方法