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搜索资源列表

  1. An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods

  2. 支持向量机导论的原版书籍,分析深刻透彻,是学习svm必备的资料。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-06-20
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:chl033
  1. 支持向量机(SVM)导论

  2. 最经典的SVM入门书籍,里面介绍了关于学习SVM需要用到的优化理论知识,浅显易懂,值得一看!
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-04-20
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:victornadok
  1. 自己动手写搜索引擎(罗刚著).doc

  2. 自己动手写搜索引擎 1 第1章 了解搜索引擎 1 1.1 Google神话 1 1.2 体验搜索引擎 1 1.3 你也可以做搜索引擎 4 1.4 本章小结 4 第2章 遍历搜索引擎技术 5 2.1 30分钟实现的搜索引擎 5 2.1.1 准备工作环境(10分钟) 5 2.1.2 编写代码(15分钟) 6 2.1.3 发布运行(5分钟) 9 2.2 搜索引擎基本技术 14 2.2.1 网络蜘蛛 14 2.2.2 全文索引结构 14 2.2.3 Lucene 全文检索引擎 15 2.2.4 Nut
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-04-18
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:qq736655941
  1. Support.Vector.Machines.for.Pattern.Classification,.Shigeo.Abe,.2ed.pdf

  2. 这是SVM的一本权威的书籍,详细而且经典,我找了好久才找到,跟大家分享一下。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-10-15
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:zhaopeizx2011
  1. MATLAB神经网络30个案例分析_全书.pdf

  2. MATLAB神经网络30个案例分析》是MATLAB中文论坛神经网络版块数千个帖子的总结,充分强调“案例实用性、程序可模仿性”。所有案例均来自于论坛会员的切身需求,保证每一个案例都与实际课题相结合。读者调用案例的时候,只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据,即可实现自己想要的网络。如果在实现过程中有任何疑问,可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流,作者每天在线,有问必答。 该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序),包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、E
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-11-29
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:yx570117
  1. svm学习材料(主要是自己学习时用到的)

  2. 关于svm学习的相关论文和书籍,主要是自己学习时用到的
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2008-06-06
    • 文件大小:302080
    • 提供者:lewis03
  1. 自己动手写搜索引擎(罗刚)

  2. 自己动手写搜索引擎 1 第1章 了解搜索引擎 1 1.1 Google神话 1 1.2 体验搜索引擎 1 1.3 你也可以做搜索引擎 4 1.4 本章小结 4 第2章 遍历搜索引擎技术 5 2.1 30分钟实现的搜索引擎 5 2.1.1 准备工作环境(10分钟) 5 2.1.2 编写代码(15分钟) 6 2.1.3 发布运行(5分钟) 9 2.2 搜索引擎基本技术 14 2.2.1 网络蜘蛛 14 2.2.2 全文索引结构 14 2.2.3 Lucene 全文检索引擎 15 2.2.4 Nut
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2012-04-25
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:jayghost
  1. Learning with Kernels

  2. svm最受欢迎书籍 learning with kernels
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-05-30
    • 文件大小:40894464
    • 提供者:againd
  1. SVM入门.docx

  2. SVM,支持向量机,机器学习类。入门书籍。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2014-10-29
    • 文件大小:334848
    • 提供者:class1234
  1. matlab 神经网络30个案例

  2. 非常充分,细节详细,内容充实 可靠全面。是值得一生阅读的书籍
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2015-02-01
    • 文件大小:13631488
    • 提供者:qq_16992777
  1. SVM算法的实现

  2. SVM算法的实现及解释的pdf书籍,以及可以实现的程序
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2016-01-26
    • 文件大小:234496
    • 提供者:tinghai0920
  1. An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-Based

  2. An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-Based Learning Methods.pdf svm系列的经典书籍,pdf版本,有目录
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2017-08-27
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:wwm98656
  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.pdf

  2. 支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法,它在文本分类、手写识别、图像分类、生物信息学等领域中获行较好的应用。本书是第一本综合介绍支持向量机(SVM)的书籍,它从机器学习算法的基本问题开始,循序渐进地介绍相关的背景知识,包括线性分类器、核函数特征空间、推广性理论和优化理论,在此基础上很自然地引出了支持向量机的算法。本书末尾还详细讨论了一系列支持向量机的重要应用及其实现的技巧。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-12-04
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_38886309
  1. 支持向量机导论,一本介绍SVM的好书

  2. 介绍支持向量机在国内外的使用及应用和理论的好书籍
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-02-18
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:wxy232425
  1. svm算法的实现(c)

  2. 里面有关于svm算法的解释的pdf书籍,以及实现的程序
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-03-30
    • 文件大小:234496
    • 提供者:jieying2340
  1. 支持向量机理论算法与拓展

  2. SVM骨灰级书籍。深度剖析SVM算法原理,中文版
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-04-07
    • 文件大小:51380224
    • 提供者:starethics
  1. SVM多分类(IEEE期刊论文)

  2. SVM多分类,SVM书籍上一般只介绍了二分类问题,本文章给出了使用SVM进行多分类的解决方案。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-01-22
    • 文件大小:416768
    • 提供者:qq_28584793
  1. MATLAB神经网络30个案例分析(高清+源码)包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络.zip

  2. MATLAB神经网络30个案例分析(高清+源码)包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。 MATLAB神经网络30个案例分析(高清+源码) 该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序),包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。 本书可作为本科毕业设计
  3. 所属分类:Android

    • 发布日期:2019-05-27
    • 文件大小:30408704
    • 提供者:nui111
  1. Opencv3.0之【12】支持向量机之SVM引导.rar

  2. opencv3.0书籍课程源码之opencv支持向量机之SVM引导,对于初学opencv的朋友应该很有帮助
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2019-07-07
    • 文件大小:10240
    • 提供者:tianli3153
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