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支持向量机代码的说话人识别

资 源 简 介

机器学习的支持向量机 (alsosupport 矢量 networks[1]) 支持向量机监督学习模型与相关联的学习算法,分析数据,识别模式,用于分类和回归分析。给定一组训练样本,每个标记为属于两个类别之一的一种支持向量机训练算法生成一个新实例分配到一个类别或其他的使非概率的二元线性分类器的模型。支持向量机模型是为空间中的点映射,以便单独类别的例子除以一个明显的差距,是尽可能广泛的例子表示。新的例子是映射到相同的空间,然后预测属于某一类别的基础的差距落在哪一侧。除了执行线性分类,支持向量机算法可以有效地执行非线形的分类,使用什么叫做核技巧,隐式地将其输入映射到高维特征空间。

文 件 列 表

mexSVMClass.m
mexSVMTrain.dll
mexSVMTrain.m
Min_svm.m.prj
MySvm.m
one_RbfSVC.m
PolySVC.m
RbfSVC.m
SVM_cod.m
SVMClass.m
SVMPlot.m
SVMPlot2.m
SVMTest.m
SVMTrain.m
test.m
u_LinearSVC.m
u_PolySVC.m
u_RbfSVC.m
LinearSVC.m
Main.m
mexSVMClass.dll

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