说明：1.%% 清空环境变量 2.%% 数据预处理 3.% 随机产生训练集和测试集 4.%% 数据归一化 5.%% SVM模型创建/训练 6.%% 利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练 7.%% SVM仿真预测 8.%% 绘图

说明：最小二乘支持向量机，用于多元非线性回归分析，非线性拟合与预测。

预测 SVM非线性回归 vector-fitting 最小二乘svm ls-svm

说明：基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测

说明：可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，感应双馈发电机系统的仿真，使用起来非常方便，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,是机器学习的例程，LCMV优化设计阵列处理信号。

matlab 回归 算法 Lasso 正则 一个 例子 问题 Lars

说明：计算加权加速度,主同步信号PSS在时域上的相关仿真，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,自己编的5种调制信号，可以动态调节运行环境的参数，实现串口的数据采集。

回归 Lasso 正则 自己 问题 法例 Lars

说明：最小二乘支持向量机回归，四个插入数据分别为训练输入、训练输出、测试输入、测试输出。工具包+程序

ls-svm LSSVM程序 lssvm工具包 lssvm回归 lssvm

说明：一种很容易理解的svm matlab工具箱，可用于分类，回归，并附很多示例。

km-svm SVM--matlab SVM分类 svmr svm-分类-matlab

说明：支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限...

matlab svm 源代码 基于 支持 向量

说明：使用MATLAB实现SVM回归算法，实现四种样品气体的分类，并显示出气体浓度。代码完善，并且已经在项目中使用。

说明：支持向量机和BP神经网络虽然都可以用来做非线性回归，但它们所基于的理论基础不同，回归的机理也不相同。支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。为了验证这种观点，本文编写了支持向量机非线性回归的通用Matlab程序和基于神经网络工具箱的BP神经网络仿真模块，仿真结果证实，支...

支持向量机 SVM训练-回归 BP回归 svm-通用程序 SVM做回归