检测、估计和调制理论（卷1+卷2+卷3）——全

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深入浅出讲解SVM的原理和应用，有点类似于傻瓜式的教学方法，个人觉得很有帮助。SVM入门（一）SVM的八股简介SVM入门（二）线性分类器Part 1SVM入门（三）线性分类器Part 2SVM入门（四）线性分类器的求解——问题的描述Part1SVM入门（五）线性分类器的求解——问题的描述Part2SVM入门（六）线性分类器的求解——问题的转化，直观角度SVM入门（七）为何需要核函数SVM入门（八）松弛变量。 SVM入门（九）松弛变量（续）。 SVM入门（十）将SVM用于多类分类。

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识别0-9十个数字，BP神经网络数字识别源代码使用说明第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。该系统的识别率一般情况下为90%。此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化

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