说明：分类和回归。 Matlab工具箱基于快速的LS-SVM训练和仿真算法构建。相应的函数调用可用于分类和函数估计。 plotlssvm函数显示模型的仿真结果和训练区域中的点。

分类与回归 工具箱 LS-SVM 算法 函数 plotlssvm

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。

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说明：支持向量机是一种新的回归方法，特别适用于非线性，改程序实现了支持向量机非线性回归

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说明：支持向量机 ，做股票预测，一元线性回归

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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。

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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...

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说明：支持向量机的工具包，可在matlab65下使用，具有分类和回归功能.

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说明：支持向量机的程序，可以进行分类和回归，效果比神经网络好，没有维数灾难的问题，是比较好的建模方法。

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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。

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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...

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