说明：采用cross validation的思想可以在某种意义下得到最优的参数,可以有效的避免过学习和欠学习状态的发生,最终对于测试集合的预测得到较理想的准确率.采用实例验证表明,用cross validation选取出的参数来训练SVM得到的模型比随机的选取参数训练SVM得到的模型在最后分类预测上更有效...

matlab 分类 svm 性能 参数 优化 更好 如何 提升

说明：SVM(支持向量机)，二分类，多分类，多分类一对一，多分类一对多训练及测试matlab代码

svm一对多分类 SVM--分类 SVM二分类matlab SVM--matlab SVM分类

说明：wine数据来源是UCI数据库，记录的是意大利统一地域上三种不同葡萄酒化学成分分析，数据含有178样本，每个样本含有13个特征分量，每个样本类别都有各自标签，178样本50%做训练集，另外50%做预测集，将训练集SVM分类建模

matlab

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：在matlab软件下的M语言程序，包括svm的训练和分类，自带数据跟程序，适合新手入门,带支持向量机的理论描述，还有一篇svm的参考文献。

svm 向量机

说明：支持向量机SVM可以使用多分类的问题，本次的代码实现的就是这个功能，里面含有训练和测试数据，分别含有12类标签，也就是都分为12类，另外代码采用了神经网络中的one-versus-one的思想，将数据分类K（K-1）/2个子类，分别调用SVM方法实现

matlab 分类 svm 方法 实现

说明：通过DAG的手段实现二分类器的组合实现多分类器的设计，内部含有测试程序，采用matlab编程，采用绢花数据作为训练和分类集进行测试。本代码纯属个人原创，欢迎大家一起交流。

matlab 分类 svm 基于

说明：这是LIBSVM的源代码包  打开过后仔细阅读readme  然后利用模型的语句对样本训练，接着用测试语句测试模型的准确度

matlab 分类 svm 人脸

说明：一种噪声辅助数据分析方法,通过虚拟阵元进行DOA估计，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，调试通过可以使用，matlab小波分析程序，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。

matlab 分类 算法 编程 ID 决策 整理

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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