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机器学习的支持向量机

资 源 简 介

应用背景当评估一个和EOUT由此产生的分类 二,使用二进制分类错误 阳离子。实际发言:(我)为该作业的目的,没有规模的数据时,你使用libsvm或其他的包,以免改变E 有效核和迪 不同结果。(Ⅱ)在某些包中,您需要指定双精度。(三)在10倍交叉验证,如果数据大小是不多的10,大小的10亚群可能是O 1数据点。关键技术考虑多项式核函数n;XM)=(1 + xTnXM)Q,在哪里问的程度多项式。

文 件 列 表

cau2_3_4
cau234.m
libsvm.dll
libsvmread.mexw64
libsvmwrite.mexw64
svm-predict.exe
svm-scale.exe
svm-toy.exe
svm-train.exe
svmpredict.mexw64
svmtrain.mexw64
test.txt
train.txt

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