• 斯姆托奇

  • 引用66篇文章[sw12121]
  • 矢量大型机械回归问题。支持 矢量机器(SVM)用于回归问题。。。Joachims[“大规模生产支持 矢量“机器学习实践”,在:B.Schölkopf,C.Burges。。。回归问题。有了这个算法,现在可以有效地求解大规模问题回归问题(更多。。。分解法的收敛性支持 矢量机器(技术代表)。国立台湾大学。。。
  • 利比线性

  • 引用127篇文章[sw04880]
  • 线性分类。支持物流回归线性的支持 矢量机器。我们提供简单。。。
  • 斯维姆莱特

  • 引用文献257篇[sw04076]
  • Vapnik的实现支持 矢量机器[Vapnik,1995]解决模式识别问题。。。问题回归,以及学习排序函数的问题。优化算法。。。处理成千上万的问题支持 向量效率高。软件还提供了方法。。。
  • 核实验室

  • 引用81篇文章[sw07926]
  • 检测,分位数回归以及降维。在其他方法中,kernlab包括支持 矢量机器,光谱。。。
  • 代理人

  • 在14篇文章中引用[sw07575]
  • 曲面,径向基神经网络,以及支持 矢量 回归. 误差分析和交叉验证。。。
  • 支持向量机工具箱

  • 引用4篇文章[sw22055]
  • 基础支持 矢量机器(SVM)已经由Vapnik[1]开发,并且正在获得。。。适用于分类和回归问题。工具箱提供。。。例行程序支持 矢量分类和支持 矢量 回归. 包括一个图形用户界面,它允许。。。
  • OSU支持向量机

  • 引用8篇文章[sw21995]
  • Matlab工具箱。OSU SVM是一个支持 矢量机器(SVM)工具箱的MATLAB数值。。。为创建模型回归和分类使用支持 矢量机器。。。
  • 利比线性

  • 引用3篇文章[sw25718]
  • 物流回归)和L2正则化支持 矢量 回归(L1或L2丢失)。主要。。。
  • OP-ELM公司

  • 引用21篇文章[sw12171]
  • 然后应用到几个回归以及分类问题。两种计算时间的结果。。。支持 矢量机器(SVM)和高斯过程(GP)。作为两者的实验回归...
  • 统计学工具箱

  • 引用18条[sw10157]
  • 正方形回归. 工具箱提供有监督和无监督的机器学习算法,包括支持 矢量机器。。。
  • SCPRED公司

  • 参考6篇文章[sw26876]
  • 基于支持 矢量机器,物流回归以及分类器和预测器的集合。。。
  • ofw公司

  • 引用4篇文章[sw10549]
  • 分类和回归树木和支持 矢量机器。此外,加权法。。。
  • 简单的

  • 引用57篇文章[sw12290]
  • 通过迭代使用现有的支持 矢量机器代码。然而,事实证明。。。应用于二进制分类以外的问题,如回归聚类(一类分类)或多类分类。。。
  • 珀蒙

  • 引用5篇文章[sw16719]
  • 像最小二乘法这样的学科回归,数据拟合,数据挖掘,支持 矢量机器,控制系统。。。
  • 前德普

  • 在0篇文章中引用[sw25085]
  • 预测残留深度支持 矢量 回归仅从蛋白质序列的方法。残留深度。。。引入一种有效的方法支持 矢量 回归来量化。。。
  • LibCVM公司

  • 1条引用[sw18879]
  • 大规模查新支持核心矢量 回归(CVR)对于大规模稀疏最小二乘法。。。
  • 参差不齐的

  • 引用2篇文章[sw19497]
  • 最大似然估计矢量自动-回归的流程和支持的利用它们的功能。。。
  • kFOIL公司

  • 在10篇文章中引用[sw23358]
  • a获得的性能支持 矢量基于生成的内核的计算机。在这个。。。动态命题法。分类和回归任务是可以自然处理的。应用实验。。。