说明:svm GUI能够实现支持向量机的界面操作,支持向量机比神经网络功能强大,能够实现分类和识别
说明:使用最小二乘支持向量机对多维pyrim数据进行回归,需要下载最小二乘支持向量机工具箱。
说明:支持向量机(SVM)的SMO算法实现。包括matlab源代码文件、支持向量机的pdf文档,源代码word文档。
说明:用adaboost法生成基支持向量机分类器,并对识别结果进行简单投票法集成。附有支持向量机工具箱和adaboost算法流程说明。
说明:模糊——支持向量机,用于模糊理论与支持向量机结合,用于数据预测
说明:支持向量机工具箱,其中包含matlab演示程序和一些基本的函数(计算核函数的函数、支持向量机训练函数和参数选择交叉验证函数等)。
说明:支持向量机工具箱,可进行分类,预测等,实现了四种支持向量机工具箱的分类与回归算法,有实例
说明:关于支持向量机的matlab源代码,用于模式识别和非线性问题的程序。对于初学和不想具体了解支持向量机的很有用。