说明:四种支持向量机SVM工具箱的分类与回归算法。matlab编写
说明:四种支持向量机SVM工具箱的分类与回归算法。matlab编写
说明:四种支持向量机SVM工具箱的分类与回归算法。matlab编写
说明:四种支持向量机SVM工具箱的分类与回归算法。matlab编写
说明:对于小样本而言,SVM的仿真效果要比神经网络好,但是SVM的性能依赖于它的两个训练参数,本算法是用GA自动选择SVM的两个参数。
说明:对于小样本而言,SVM的仿真效果要比神经网络好,但是SVM的性能依赖于它的两个训练参数,本算法是用GA自动选择SVM的两个参数。
说明:这是一个十分完善的SVM算法。包括各种的线性核和非线性核。能够解决各种分类问题。
说明:很有用的支持向量机的工具箱,工具箱里包含LS-SVM的核心算法以及DEMO,内附有工具箱的使用说明
说明:在matlab的环境中,根据各种算法提取到的信息来输入SVM分类器中进行训练