说明：这是一个十分完善的SVM算法。包括各种的线性核和非线性核。能够解决各种分类问题。

SVM SVM--matlab SVM线性分类 matlab非线性SVM 核SVM

说明：使用SVM对样本进行非线性分类，并画出决策面。不限制样本维数，经测试，对多维样本也有很好的分类效果。结果其他算法，可以实现较复杂的机器学习和模式识别。

matlab 分类 svm 进行 非线性

说明：利于PSO优化的SVM，可用于解决软测量建模过程中的非线性问题。

PSO 优化SVM 测量建模 非线性

说明：用matlab实现非线性支持向量机分类器对多类进行分类。

非线性分类 多类分类器 SVM--matlab 非线性-分类器 SVM多类分类器

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：支持向量机SVM(Support Vector Machine）作为一种可训练的机器学习方法，依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取，可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表 基本情况　Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分...

matlab svm 训练 机器 学习方法

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

matlab-支持向量机 SVM-metlab svm-分类 linear-regression matlab-非线性-回归

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。

SVM--matlab svm代码 非线性SVM 向量机 svm-matlab

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

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...

matlab svm 源代码 基于 支持 向量