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。

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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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说明：SVM 现在主要用于故障诊断。他可以解决非线性，小样本。

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说明：全局核（线性）与局部核（高斯）的加权组合，用于改进SVM的拟合和预测能力。

组合预测 SVM-高斯核 组合预测-SVM 加权-svr 组合核SVM

说明：这个程序是我们组最近做的基于支持向量机（SVM）的声音识别实例，利用声音信号的梅尔倒谱系数和线性预测倒谱系数提取出声音信号的特征向量，然后建立一个基于支持向量机的分类模型实现声音的识别，这里是完整的MATLAB程序，可直接运行。

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说明：SVM 分类算法，由于其能有效解决小样本、非线性及高维模式识别等问题，且通常具有良好的学习和推广能力而得到广泛研究并已成功应用于故障诊断等领域。用支持向量机对一组数据分类，手打源码，效果很好，经测试可用

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说明：针对SVM法线特征筛选算法仅考虑法线对特征筛选的贡献,而忽略了特征分布对特征筛选的贡献的不足,在对SVM法线算法进行分析的基础上,基于特征在正、负例中出现概率的不同提出了加权SVM法线算法,该算法考虑到了法线和特征的分布.通过试验可以看出,在使用较小的特征空间时,与SVM法线算法和信息增益算法相比,...

SVM法线 筛选算法

说明：支持向量机是一种新的回归方法，特别适用于非线性，改程序实现了支持向量机非线性回归

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说明：关于支持向量机的matlab源代码，用于模式识别和非线性问题的程序。对于初学和不想具体了解支持向量机的很有用。

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说明：转发一个可视化的非线性支持向量机多分类源码，比较实用易学，值得进一步深入开发。

多分类向量机 分类可视化 svm-non-linear svm-matlab Multi-SVM