搜索资源列表
SMO-code
- smo算法是与svr（支持向量机回归）和svc（支持向量机分类）具有相似数学形式，并在此基础上提出的一种用于SVR的简化算法。-smo algorithm is svr (support vector machine regression) and svc (SVM) with similar mathematical form, and puts forward a simplified algorithm for SVR.
lsvm
- 用线性支持向量机，lsvm分类器实现分类，同时给出了实验结果。还画出了支持向量。-Support vector machines with linear, lsvm classifier achieved classification, while the experimental results. Also drawn the support vector.
svm_3D
- 支持向量机的的3d坐标分类 由浏览器执行-Support vector machine classification of 3d coordinates
SSVM_MATLAB
- MATALB 编写的最小二乘支持向量机，可实现多分类问题，包含双参数优化。-LSSVM compiled by MATLAB language,It can realize multi-classification,and work very well.
SVM
- SVM(支持向量机)，二分类，多分类，多分类一对一，多分类一对多训练及测试matlab代码-SVM two classes muticlasses mutioneagainstone mutioneagainstall matlab code
SVM_classification
- 用最小二乘支持向量机进行气体分类实例，要在安装最小二乘支持向量机工具箱的前提下才能使用-Using least squares support vector machine classification of instances of the gas, to install the support vector machine can be used under the premise of the toolbox
zhicixiangliangji
- 详细介绍了基于支持向量机的文本分类方法，做文本分类的朋友快下-Described in detail in the text based on support vector machine classification, text classification made friends quickly under
SVM_lzb1p0
- 该程序是使用matlab编写的支持向量机程序，它可用于分类/预测等方面。-it is very useful!
levmar-2.4
- unix下开发的多分类支持向量机的源程序，程序应用很灵活，编译后即可使用。-unix developed under the multi-class Support Vector Machine source, the program application is very flexible and can be used after compilation.
bsvm-multisvm
- 一个多分类支持向量机的文件，可直接运行，并且可以多数据进行多重分类，十分好用-A multi-class support vector machine files can be directly run, and can make multiple multiple data classification, is very easy to use
classfication
- 运用支持向量机，选用径向基函数对人工样本进行分类-Classification of artificial samples
gaborsvm1
- 先用gabor 小波滤波器,做特征提取，然后用支持向量机（SVM）做分类，来实现人脸检测.需要用matlab 2010 或更新的版本才能运行-the code is used for face detection.Firstly it use gabor wavelet filter for feature extraction,Secondly it use support vector machine (SVM）for classification.matlab 2010 required.
LS-SVMlab1.5(advanced)
- 最小二乘支持向量机算法程序，可用于解决多类分类问题-Least squares support vector machine procedures that can be used to solve multi-class problem
RVM
- 该算法是机器学习领域新提出的一种能应用于分类和拟合的方法，被称为相关向量机(RVM)，相比于在这一领域表现出色的支持向量机(SVM)，该算法在保持杰出分类能力和拟合能力的同时，也表现出良好的稀疏性，因此拥有更好的泛化能力。本算法值得广大机器学习研究领域的科研人员借鉴学习-failed to translate
LS_SVMlab
- 陆振波——支持向量机方法——分类及预测工具箱-Lu Zhenbo- support vector machine approach- classification and prediction toolbox
支持向量机非线性回归通用MATLAB源码
- 支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合，GreenSim团队推荐您使用。
学习支持向量机
- 很详细很有意思的关于支持向量机的介绍。里面从线性分类到二类支持向量机再到多类向量机，介绍的很详细，很具体。
最小二乘支持向量机
- 最小二乘支持向量机的调用函数，可用于分类或者预测，只需修改几个参数，即可执行。
libsvm-3.22
- 支持向量机最优参数确定、支持向量机回归、分类(Optimal parameter determination of support vector machines)
SVM(matlab)
- matlab平台下的支持向量机算法工具箱，支持分类和回归(support vector machine)