SVM支持向量机的实现
传统的统计模式识别方法只有在样本趋向无穷大时，其性能才有理论的保证。统计学习理论（STL）研究有限样本情况下的机器学习问题。SVM的理论基础就是统计学习理论。
基于Ｍｏｒｌｅｔ小波核多类支持向量机的故障诊断周建萍1,2,郑应平2,王志萍1(1.上海电力学院电力与自动化工程学院,上海 200090;2.同济大学电子与信息工程学院,上海 200092)摘 要:故
音频分类与分割是提取音频结构与语义内容的重要手段,是基于内容的音频、视频检索和分析的基础。支持向量机是一种有效的统计学习方法。
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支持向量机在文本分类中的应用:文本分类作为信息、过滤、信自、检索、搜索引擎、文本数据库、数字化图书管等领域的技术基础，有着广泛的应用前景。而支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术，能较好地处
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提出一种基于光谱相似尺度(spectral similarity scale,SSS)的支持向量机(support vectormachines,SVM)遥感土地分类新方法,该方法选择莆田市作为遥感土
此文档中介绍的基于支持向量机的文本分类方法是网络舆情分析中常用的文本分类
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