说明：关于SVM变成的数据与处理方法，数据的归一化函数，可以使用

数据归一化 data-normalization svm数据归一化 scaleForSVM 归一函数

说明：对一组时间序列的数据进行回归预测，有详细的代码说明，从导入数据，数据归一化，再到交叉验证法，最后是回归预测，非常详细。

matlab 回归 svm 预测

说明：1.%% 清空环境变量 2.%% 数据预处理 3.% 随机产生训练集和测试集 4.%% 数据归一化 5.%% SVM模型创建/训练 6.%% 利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练 7.%% SVM仿真预测 8.%% 绘图

说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，从先验概率中采样，计算权重，关于小波的matlab复合分析，数据模型归一化，模态振动，ldpc码的编解码实现，单径或多径瑞利衰落信道仿真。

matlab 算法 选择 代码 svm 参数 进行 优化 不错 特征 粒子

说明：数据模型归一化，模态振动，模拟数据分析处理的过程，人脸识别中的光照处理方法，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,Pisarenko谐波分解算法,电力系统暂态稳定程序，可以进行暂态稳定计算。

说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，图像的光流法计算的matlab程序,实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,使用matlab实现智能预测控制算法。

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...

matlab svmmatlabimageprocessing

说明：非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。

灵敏度分析 重要度 sobol灵敏度 sensitivity 灵敏度检验