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支持向量机的有关论文

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    发表于 2009-8-6 20:59 |只看该作者 |倒序浏览
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    支持向量机(SVM)是数据挖掘中的一个新方法，能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机属于一般化线性分类器.他们也可以认为是提克洛夫规则化（Tikhonov Regularization）方法的一个特例.这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区.因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器.

    多因素支持向量机模型在江苏省中长期电力负荷预测中的应用.pdf

    100.31 KB, 下载次数: 10, 下载积分: 体力 -2 点

    基于Matlab的支持向量机工具箱.pdf

    1.41 MB, 下载次数: 137, 下载积分: 体力 -2 点

    基于核主成分与加权支持向量机的福建省城镇登记失业率预测.pdf

    351.92 KB, 下载次数: 8, 下载积分: 体力 -2 点

    基于遗传算法优化参数的支持向量机短期负荷预测方法.pdf

    1.06 MB, 下载次数: 18, 下载积分: 体力 -2 点

    基于支持向量机的电价组合预测模型.pdf

    832.09 KB, 下载次数: 29, 下载积分: 体力 -2 点

    玉米籽粒的特征选择算法_基于支持向量机与遗传算法.pdf

    240.22 KB, 下载次数: 11, 下载积分: 体力 -2 点

    支持向量机分类算法在MATLAB环境下的实现.pdf

    289.21 KB, 下载次数: 52, 下载积分: 体力 -2 点

    最小二乘回归支持向量机对非线性时间序列预测的试验分析.pdf

    368.8 KB, 下载次数: 23, 下载积分: 体力 -2 点

    基于MATLAB的一对一M_SVM算法实现.pdf

    303.25 KB, 下载次数: 19, 下载积分: 体力 -2 点

    基于Matlab的最小二乘支持向量机的工具箱及其应用.pdf

    378.74 KB, 下载次数: 23, 下载积分: 体力 -2 点

    基于灰色模型和最小二乘支持向量机的电力短期负荷组合预测.pdf

    395.16 KB, 下载次数: 25, 下载积分: 体力 -2 点

    基于蚁群支持向量机的短期负荷预测.pdf

    855.79 KB, 下载次数: 22, 下载积分: 体力 -2 点

    用于回归的临近支持向量机.pdf

    238.66 KB, 下载次数: 21, 下载积分: 体力 -2 点

    支持向量机_SVM_及其应用.pdf

    1.06 MB, 下载次数: 131, 下载积分: 体力 -2 点

    支持向量机在地基沉降预测中的应用.pdf

    254.31 KB, 下载次数: 28, 下载积分: 体力 -2 点
    zan
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    发表于 2009-8-6 21:29 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    这些东西都是好东西，能否给我发一份！
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    邓培森 实名认证       

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    发表于 2009-8-6 21:54 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    这个好贵啊！可够打包一些！呵呵
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    马天然 实名认证       

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    发表于 2009-8-6 22:18 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    呵呵 ~~~ 3# 邓培森
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    发表于 2009-8-6 22:19 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    你可以下的啊 呵呵~~ 2# zyong120
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    发表于 2009-8-7 02:35 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    高中生欺负小学生啊！
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    发表于 2009-8-8 17:51 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    顶一个啊~~~~~~~~~~~~~~~
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    cumt10074580        

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    发表于 2009-8-19 22:46 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    good................
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    唐超超 实名认证       

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    发表于 2009-8-20 00:15 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    好东西！！谢谢！！
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    s147596        

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    发表于 2009-8-20 08:38 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    又要发表评论了 唉 ... ...
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