说明：该工具提供了一个简单的界面，LIBSVM，支持向量机库。这很容易，因为使用的使用情况和指定参数的方式是相同的LIBSVM。

matlab

说明：此代码是处理不平衡数据的代价敏感支持向量机。效果很好。这个代码是新版本的CS4VM。

matlab svm

说明：这段代码是在matlab平台上实现了支持向量机的预测分类，为了使得分类的数据更加准确，里面接着使用pso（粒子群算法）优化其中重要的参数，已达到学习到更好的学习模型的效果

说明：支持向量机 (SVM) 第一次听到于 1992 年，由宝狮、 尺管和在柯尔特-92 Vapnik 介绍。支持向量机 （支持向量机）是一套用于分类和回归的相关监督的学习方法。他们属于一个家庭的广义线性分类器。另一项条款，在的支持向量机 (SVM) 是一个分类和回归的预测工具，使用机器学习理论来最大化同...

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说明：基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE

基因 gene-selection gene-algorithm SVM-RFE SVMRFE-KPCA

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：support vector manchine and kNN分类的源代码.支持向量机是数据处理的比较良好的方法.最紧邻分类也是比较经典的

SVM--matlab SVM、KNN svm-knn KNN-SVM knn-svm

说明：VC维理论和结构风险最小化准则是统计学习理论中的重要内容,基于这一理论的支持向量机算法由于具有好的泛化性能受到重视,并被研究用于文本分类问题.基于多项式核的研究工作认为SVM的泛化能力不受多项式阶数的影响,并且能够处理很高维的分类问题,用于文本分类无需进行特征选择.研究发现,随着多项式核阶数的升高,...

VC维理论 最小化准则

说明：神经网络入门13课源码 第一课 MATLAB入门基础 第二课 MATLAB进阶与提高 第三课 BP神经网络 第四课 RBF、GRNN和PNN神经网络 第五课 竞争神经网络与SOM神经网络 第六课 支持向量机( Support Vector ...

优化elm ELM-PSO SVM 模拟退火算法 ELM

说明：基于核分析的多类分类器，支持向量机的多类分类，适合研究学习，欢迎同行下载

SVM多类分类器 SVM分类 多类-分类器 svm分类器 distance-kernel