说明：LIBSVM是一个简单，易于使用和高效的软件支持向量机 分类和回归。它解决了C-SVM分类，NU-SVM 分类，一类SVM，ε-SVM回归和NU-SVM 回归。它还提供了自动模式选择工具 C-SVM分类。  它是3.18 libsvm的最新版本。

matlab libsvmmatlab

说明：libSVM算法工具箱，非常有用，适合建模，学习svm的人。

说明：pso优化的支持向量机的时序序列预测，内中有数据，需安装工具箱。

PSO-SVM 优化工具箱 svm数据预测 时序预测

说明：利用matlab中的libsvm工具箱对上证指数进行回归，进而通过模糊信息粒化处理，来预测未来五天上证指数的走势。结果证明，预测具有参考价值。

说明：资源描述用svr实现时间序列的预测，（注意：先要安装libsvm工具箱）代码中给出了归一化的过程，结果很好，精度很高，有需要的可以参考一下

matlab 代码 实现 预测 有用 svr

说明：matlab SVM工具箱 应用于SVM的matlab操作

matlab-svmpredict Libsvm-mat-2.86-1 libsvm-matlab libsvm-mat libsvm-mat-2.89-3

说明：该工具提供了一个简单的界面，LIBSVM，支持向量机库。这很容易，因为使用的使用情况和指定参数的方式是相同的LIBSVM。

matlab

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：matlab源代码，包括支持向量机分类算法（SVC_C，SVC_Nu），回归算法（SVR_Epsilon，SVR_Nu），以及One-Class算法。

支持向量回归 SVR 分类-代码 svm_toolbox 分类算法