说明：SVM（支撑向量机模型）是二（多）分类问题中经常使用的方法，思想比较简单，但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂。本文从应用的角度出发，使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题。

matlab 分类 回归 svm 初始

说明：SVM一般用于二分类的处理，此代码使用林智仁的SVM工具包进行数据的多分类，使用UCI数据集IRIS数据进行测试，效果良好。

matlab 分类 svm

说明：使用SVM对样本进行非线性分类，并画出决策面。不限制样本维数，经测试，对多维样本也有很好的分类效果。结果其他算法，可以实现较复杂的机器学习和模式识别。

matlab 分类 svm 进行 非线性

说明：预测分类，很赞 ELM在研究中被视为一类特殊的FNN，或对FNN及其反向传播算法的改进，其特点是隐含层节点的权重为随机或人为给定的，且不需要更新，学习过程仅计算输出权重 [2]。 传统的ELM具有单隐含层，在与其它浅层学习系统，例如单层感知机（single layer perceptron）和支持向...

深度学习回归 ELM多分类 ELM FNN elm分类代码

说明：matlab编写的svm实现多类分类的源代码，训练算法包括OAA算法、OAO 算法BSVM2算法等。

SVM--OAA SVM svm分类训练 多类SVM demosvm

说明：SVM分类器，用于对多维采样点进行分类。可根据类别数修改分类器，我们的模式识别作业。

svm-classification SVM分类 模式识别作业 modified-svm 分类器-matlab

说明：多分类问题的支持向量机源程序一对一方法绝对可以运行

一对一--分类 支持向量机 分类 一对一 multi-class-svm

说明：用matlab实现非线性支持向量机分类器对多类进行分类。

非线性分类 多类分类器 SVM--matlab 非线性-分类器 SVM多类分类器

说明：模式识别中的一对一多类分类器，也称multiclasssvm

多类模式识别 SVM-1v1模式 分类器-matlab 多类分类 svm-多类

说明：可以实现SVM函数曲线拟合，支持向量机曲线逼近，多类分类等等强大功能，无需修改源程序，直接可用

函数逼近SVM SVM拟合函数 svm多类 svm拟合 multi-class-svm