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【实例简介】机器学习中的多示例包层次SVM分类算法 【核心代码】Bag_KI_SVM.m KI-SVM ├── Bag KI-SVM │   ├── Bag_KISVM_prediction.m │   ├── Bag_KI_SVM.m │   ├── Find_y.m │   ├── Find_y_linear.m │   ├── Max_Violated_y_set.m │   ├── Readme.htm │   ├── celltomatrix.m │   ├── genIndex.m │   └── normalization_gaussian.m ├── Instance KI-SVM │   ├── Find_y.m │   ├── Find_y_linear.m │   ├── Inst_KISVM_prediction.m │   ├── Inst_KI_SVM.m │   ├── Max_Violated_y_set.m │   ├── Readme.htm │   ├── celltomatrix.m │   ├── genIndex.m │   └── normalization_gaussian.m ├── experiments.m ├── experiments_KISVM_musk1.m ├── libsvm-mat-2.88-MI-svm │   ├── COPYRIGHT │   ├── Makefile │   ├── README │   ├── doc.txt │   ├── heart_scale.mat │   ├── make.asv │   ├── make.m │   ├── read_sparse.c │   ├── read_sparse.mexw32 │   ├── read_sparse.mexw64 │   ├── svm.cpp │   ├── svm.cpp.bak │   ├── svm.h │   ├── svm.h.bak │   ├── svm.obj │   ├── svm_model_matlab.c │   ├── svm_model_matlab.c.bak │   ├── svm_model_matlab.h │   ├── svm_model_matlab.obj │   ├── svmpredict.c │   ├── svmpredict.mexw32 │   ├── svmpredict.mexw64 │   ├── svmtrain.c │   ├── svmtrain.c.bak │   ├── svmtrain.mexw32 │   └── svmtrain.mexw64 └── normedmusk1.mat 3 directories, 47 files

MATLAB实现Canny图像边缘检测，此为本人研一时的图像处理与成像制导的作业，完全可以实现，并且附有详细的实验报告。

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