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  1. 支持向量机

  2. 支持向量机导论,一本不错的书!
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2007-12-05
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:xkdxudajun
  1. 支持向量机导论(中文) PDF

  2. 支持向量机导论(中文)pdf an introduction to support vector machines and other kernel-based learning methods
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-05-23
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:hhucomputer
  1. 支持向量机导论 SVM超好版本

  2. 中文版-SVM入门-支持向量机导论 详细介绍支持向量机的一本书
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-10-29
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:jiangtinghaha
  1. 支持向量机导论(中文)

  2. 支持向量机导论(中文).pdf
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-02-22
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:hu1fang2zhen3
  1. 支持向量机导论(中文)

  2. 支持向量机是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法,该算法在文本分类、手写识别、图像分类、生物信息学等领域中获得较好的应用。
  3. 所属分类:数据库

    • 发布日期:2011-06-20
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:hudingyin
  1. 支持向量机导论(中文).pdf

  2. 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是Corinna Cortes和Vapnik8等于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
  3. 所属分类:数据库

    • 发布日期:2011-07-08
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:tyw_andy
  1. 支持向量机导论(中文)

  2. 支持向量机导论(中文), 对于学习支持向量机很有帮助的.
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-09-18
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:xkfz008
  1. 支持向量机导论

  2. 支持向量机导论, 电子工业,中文
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2008-07-13
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:ericxjtuwang
  1. 支持向量机导论

  2. 支持向量机导论,英文chm版,中文影印版
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-05-20
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:cyxcw1
  1. 支持向量机导论(中文).pdf

  2. 支持向量机导论(中文).pdf 高清质保
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2014-01-09
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:zerohuan
  1. 支持向量机导论(中文).

  2. 所属分类:其它

  1. 支持向量机导论(中文).pdf

  2. 支持向量机导论,不错。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2017-04-07
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:yiyele
  1. 支持向量机导论(中文)

  2. 支持向量机导论(中文) SVM专业书籍
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2017-10-11
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:qq_34388274
  1. 支持向量机导论(中文翻译影印版)

  2. 本书是一本关于支持向量机的导论型文章,他从机器学习算法的基本问题开始,循序渐进的介绍了相关知识以及应用。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-03-11
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:luyanshuang
  1. 支持向量机导论(中文)识别.pdf

  2. 支持向量机导论(中文)版,适合对SVM感兴趣的科研人员和学生
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-06-21
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:xinhongri
  1. 机器学习导论中文笔记整理.zip

  2. 上海交大 机器学习导论 主讲教师:张志华 主要内容包含: 1.再生核 2.数据降维 3.EM算法 4.多维标度 5.矩阵补充 6.聚类方法 7.判别分析 8.线性分类 9.生成模型 10.支持向量机 11.提升方法
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2020-07-09
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_45745242