支持向量机导论,权威著作,是支持向量机理论引入国内的最经典的参考。
支持向量机SVM(Support Vector Machine)作为一种可训练的机器学习方法,依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取,可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表。 本文介绍了SVM
SVM实现的C代码 程序用C写成,可再matlab中调用
呕心沥血整理的SVM学习笔记,完整总结了SVM的思想和整个求解过程,里面有诸多本人在学习过程中的想法,希望对初学者有帮助!
二类支持向量机分类器的输出为[1,-1],当面对多类情况时,就需要把多类分类器分解成多个二类分类器。在第一种工具箱LS_SVMlab中,文件Classification_LS_SVMlab.m中实现了
代码可以直接运行,没有任何问题!基于VS2010+opencv2.4.10平台!
李航老师的统计学习方法的个人笔记,此文档为阅读支持向量机部分的笔记
台湾学者林智仁的支持向量机代码,可以进行二次开发,有matlab,C++,JAVA,pathon
介绍支持向量的原理,学习教程.比较好的介绍了支持向量机理论。
本文档力求直白地介绍支持向量机SVM,其中用到的很多例子都是网上经典的SVM例子。文档适合小白入门学习使用,其中涉及的数学知识也尽可能用朴实的语言带过。希望对这方面的入门学习爱好者有帮助。