基于libsvm,开发的支持向量机图形界面(初级水平)应用程序,并提供了关于C和sigma的新的参数选择方法,使得SVM的使用更加简单直观.参考文章 Fast and Efficient Strategies for Model Selection of Gaussian Support Vector Machine 可google之。
资源简介:基于libsvm,开发的支持向量机图形界面(初级水平)应用程序,并提供了关于C和sigma的新的参数选择方法,使得SVM的使用更加简单直观.参考文章 Fast and Efficient Strategies for Model Selection of Gaussian Support Vector Machine 可google之。
上传时间: 2015-10-16
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资源简介:SMO 源程序基于libsvm,开发的支持向量机图形界面应用程序,并提供了关于C和sigma的新的参数选择方法,使得SVM的使用更加简单直观
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