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LSSVM-Imatlab
- 支持向量机回归MATLAB代码程序，程序齐全-very goodvery goodvery goodvery goodvery good
libsvm-3.1
- 最新的libsvm支持向量机程序，用于模式识别和回归预测，内含详细的使用方法-The latest libsvm support vector machine program for pattern recognition and regression that includes the use details
svm
- 支持向量机用于对样本数据或函数的回归预测，此文件源码是用C#编写的 可以在Matlab环境下实现-Support vector machine is used to sample data or the regression function, the file C# source code is written in the Matlab environment to achieve
libsvm-mat-2.88-1
- 支持向量机matlab源码，可以针对回归建模进行计算-Support vector machine matlab source, can be calculated against the regression modeling
libsvm-2[1].6
- 支持向量机工具箱一种，主要解决分类和回归等问题，它是在matlab环境下运行的。-A Support Vector Machine Toolbox, mainly to resolve issues such as classification and regression, which is running in the matlab environment.
svm1
- 介绍了支持向量机的原理,建立了支持向量机回归模型-a support vector machine (SVM) principle
looms
- 留一模型选择法leave-one-out model selection，适合支持向量机分类和回归时进行参数选择。-looms uses a slightly modified BSVM to perform model selection on binary classification problems. Currently the RBF kernel is supported.
svm
- 支持向量机(SVM)是数据挖掘中的一个新方法，能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科-Support vector machine
SVM_luzhenbo
- 支持向量机工具箱，包括了二种分类,二种回归,以及一种一类支持向量机算法。 -Support Vector Machine Toolbox, including the two kinds of classification, two kinds of regression, as well as a one-class SVM algorithm.
gridregression
- 根据libsvm中的grid.py改写的支持向量机回归栅格搜索算法-Grid.py According to rewrite the libsvm Support Vector Machine Regression grid search algorithm
SVMregression
- 用MATLAB编写的svm支持向量机的分类,回归工具箱- MATLAB codes of support vector machine svm classification, regression Toolbox
SVMNR
- 支持向量机和BP神经网络虽然都可以用来做非线性回归，但它们所基于的理论基础不同，回归的机理也不相同。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。为了验证这种观点，本文编写了支持向量机非线性回归的通用Matlab程序和基于神经网络工具箱的BP神经网络仿真模块，仿真结果证实，支持向量机做非线性回归不仅泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。 -Support Vector Machine and BP neural network, ev
CorrectCarNoImageAndRegnize
- 一种车牌图像校正新方法 【摘要】因摄像机角度而造成的机动车牌图像倾斜会对其后继的字符分割与识别带来不利的影响。本文在分析了车牌倾斜模式的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的车牌图像倾斜校正新方法。通过LS-SVM线性回归算法求取坐标变换矩阵并对畸变图像进行旋转校正。主要方法：首先,将二值倾斜车牌图像中的像素转换为二维坐标样本,并构造图像数据集 再通过LS-SVM线性回归算法对该数据集进行回归,求取主要参数 最后,再由该参数转换为能反映图像倾斜方向的2维坐标变换矩阵。实验
svr
- 79419096svr一维支持向量机回归以及二维支持向量机回归-79419096svr one-dimensional support vector regression and two-dimensional support vector regression
nonlinear_regression_SVM
- 用于在matlab中实现非线性回归的支持向量机svm算法-Used matlab to implement non-linear regression algorithm of support vector machines svm
Main_SVR_Epsilon
- Main_SVR_Epsilon Epsilon回归法解支持向量机，程序直接可以运行，有构造的模拟数据
SVMvccode
- 个vc开发的支持向量机程序，对于初学者很有用,可做回归和分类问题-A vc developed support vector machine procedure is useful for beginners, do regression and classification problems
svm
- SVM方法的基本思想是：定义最优线性超平面，并把寻找最优线性超平面的算法归结为求解一个凸规划问题。进而基于Mercer核展开定理，通过非线性映射φ，把样本空间映射到一个高维乃至于无穷维的特征空间（Hilbert空间），使在特征空间中可以应用线性学习机的方法解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题。svm 程序，即支持向量机的代码。-The basic idea of SVM method are: the definition of the optimal linear hyperplane,
ReviewofSVM-basedControlandOnlineTrainingAlgorithm
- 支持向量机以其模型结构简单、较好的推广能力和全局最优解等特点已经被用来进行智能 控制的研究，主要包括采用支持向量机回归的非线性时间序列的建模与预测、系统辨识等建模方 面的研究以及优化控制、学习控制和预测控制等方面的研究以及采用支持向量机的故障诊断的研 究。由于现有SVMR基于二次规划的优化方法不适合控制过程的在线训练，因此出现了对SVMR 在线训练算法的研究。分析了国内外这些研究内容的最新研究进展，旨在探讨归纳支持向量机在控 制领域研究的主要成果和存在的问题，以便为进一步的研
sf1847
- 数据挖掘建模工具，轻易实现BP神经网络、RBF神经网络、灰色系统、决策树、决策表、贝叶斯、懒惰算法、支持向量机、K均值聚类、Apriori关联规则、HotSpot关联规则、回归分析、指数平滑、季节移动平均及组合等算法建模。-Data mining modeling tools, easy to achieve BP neural network, RBF neural network, gray system, decision tree, decision table, Bayesian, l