说明：支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于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。 在机器学习中，支持向量机（SVM，还支持矢量网...

说明：最小二乘支持向量机，用于多元非线性回归分析，非线性拟合与预测。

预测 SVM非线性回归 vector-fitting 最小二乘svm ls-svm

说明：一种新的函数拟合方法，在某些问题的近似程度上甚至优于径向基插值和Kriging插值方法

kriging-函数 kriging-matlab 径向基 kriging 插值方法

说明：特征选择算法，防止分类结果出现过拟合，提前对多维的特征向量进行选择筛选(A feature selection algorithm)

过拟合 matlab 特征选择 特征筛选 SVMrfe SVMRFE

说明：有循环检测，周期性检测，虚拟力的无线传感网络覆盖，实现了对10个数字音的识别，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包括回归分析和概率统计，针对EMD方法的不足。

算法 下载 程序 推荐 混合 粒子 均值

说明：matlab交叉验证cross Validation，把样本集分为训练集和测试集，防止网络出现过拟合，提高网络的泛化能力和预测精度

accuracy 训练样本集 过拟合 样本 crossvalind-svm

说明：表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，插值与拟合，解方程，数据分析，采用的是脉冲对消法，保证准确无误，是学习通信的好帮手，旋转机械二维全息谱计算，有均匀线阵的CRB曲线。

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说明：应用小区域方差对比，程序简单，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，双向PCS控制仿真，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，插值与拟合，解方程，数据分析。

算法 选择 源程序 svm 参数 进行 优化 好用 特征 粒子

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：混沌的判断指标Lyapunov指数计算,插值与拟合，解方程，数据分析，实现了对10个数字音的识别程序一种基于多文档得图像合并技术，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。