说明：该算法是机器学习领域新提出的一种能应用于分类和拟合的方法，被称为相关向量机(RVM)，相比于在这一领域表现出色的支持向量机(SVM)，该算法在保持杰出分类能力和拟合能力的同时，也表现出良好的稀疏性，因此拥有更好的泛化能力。本算法值得广大机器学习研究领域的科研人员借鉴学习。

rvm-算法 rvm-分类-matlab 机器学习-拟合 稀疏保持 稀疏分类 SVM

说明：比较好用的粒子群优化svm的故障诊断代码。

PSOSVM 粒子群 svm

说明：利于PSO优化的SVM，可用于解决软测量建模过程中的非线性问题。

PSO 优化SVM 测量建模 非线性

说明：这是一个用pso优化SVM中的惩罚参数C和核参数g的MATLAB源码，简单易学。

pso SVM 惩罚参数

说明：ls-svm 最小二乘支持向量机数值分析与训练，包括蚁群算法和lssvm1.6安装。

ls-svm 最小二乘 向量机

说明：崭新矢量机SVM源码，IEEE上发表，技术有一定帮助

崭新 矢量机 SVM

说明：svm的分类问题，需要的可以下载此源码 。

svm 分类问题

说明：我自己写的svm的支持向量机，希望对学习模式的有用。

svm 支持向量机

说明：很好用的svm工具箱，dagsvm对于图像分类效果非常好，分类精度很高，代码清洗简单。

svm工具箱 dagsvm 图像分类

说明：用模糊信息粒化的方法和SVM相结合，来进行预测，并且分别针对有归一化和无归一化两种方法来进行，并且是动态实时预测！

matlab svm 方法 预测 信息 关于