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Libsvm
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基于支持向量机图像处理
本文基于Libsvm的图像分类研究及实现，主要针对的是物体分类这一方面，选用了五类水果作为分类研究的对象。对图像进行分类的大体步骤主要包括采集图像样本（主要从Web上获取）、图像预处理（如截成大小一致的图片）、特征向量提取、结合Libsvm进行模型训练、对测试图片进行分类测试。 -
svm中使用的交叉验证函数（kfold）
matlab的svm中使用的交叉验证函数（kfold），一般libsvm数据包中没有，需要自己加入 -
libsvm 分类和回归
LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用;该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题;并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。 -
matlab代码实现LibSVM工具箱
LibSVM工具箱，在matlab环境下实现，完整的与VC接口！更多访问个人主页：http://huangbo929.blog.edu.cn -
LIBSVM中的SVDD（Support vector data descriiption）算法
LIBSVM中的SVDD（Support vector data descriiption）算法，直接可用，可通过修改参数gamma和参数C来控制最后剩下的支撑矢量的数量。 -
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LIBSVM（由台湾大学教授编写SVM程序）使用方法
详细介绍了LIBSVM（由台湾大学教授编写SVM程序）使用方法，包括前期数据处理，数据导入，训练以及预测 -
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