说明：先利用卷及神经网络提取数据特征，再加svm进行分类。

数据特征提取 CNNSVM-master SVM 神经网络分类 CNN-SVM

说明：自己学习svm，编写的几个svm实例代码

SVM--matlab svm代码 SVM SVM代码编写 svm-matlab

说明：SNM支持向量机预测，回归分析,数据预测，实验验证。

SNM 向量机预测 回归分析 数据预测

说明：PSO与GA混合优化算法，可实现比单纯使用PSO或者GA算法更好的优化效果

GA-PSO混合 GA-PSO优化 GA-pso混合算法 混合ga 混合算法

说明：支持向量机中的训练样本的matlab源代码程序

svm训练样本 svm样本训练 SVM训练 训练样本 样本

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。

小样本训练 GASVM ga-neural-network SVM--快速 GA-SVM

说明：利用matlab编程实现TrAdaBoost算法

TrAdBoost tradaboost. matlab-Tradaboost TraDaBoost-matlab tradaboost

说明：基于svm的文本分类 提供的是svm的核心代码 用于交流合作 严禁用于商业

基于svm分类 svm.rar matlab-code-for-svm matlab-文本 svm-cpso

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

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。

小样本训练 GASVM ga-neural-network SVM--快速 GA-SVM