多分类支持向量机

matlab中的多分类支持向量机程序

使用Matlab内置的svmtrain和svmpredict函数实现多分类支持向量机。

Matlab 0 2024-08-29

支持向量机分类与回归的matlab程序

支持向量机在分类与回归任务中具有广泛的应用，介绍了相关的matlab代码实现。

Matlab 0 2024-08-05

【支持向量机分类】基于花粉传播算法优化的最小二乘支持向量机实现数据分类Matlab代码.zip

涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多个Matlab仿真领域。

Matlab 0 2024-09-22

支持向量机源代码

支持向量机（SVM）二分类模型利用间隔最大的线性分类器定义于特征空间上，并以核技巧转化为非线性分类器。SVM学习策略的目标为间隔最大化，可转换为求解凸二次规划或最小化正则化合页损失函数。其学习算法则是求解凸二次规划的最优化算法。

算法与数据结构 4 2024-05-01

支持向量机模型分类能力的统计分析

支持向量机（SVM）是一种重要的分类模型，评估其分类能力的指标之一是最小化风险泛函。针对SVM在小样本情况下的特点，提出了评估分类能力的新指标：最优超平面可靠度β。详细探讨了β的下界和置信区间的估算方法，以及如何根据样本数据有效估计这些指标。实验结果验证了β的下界估计和置信区间的合理性。

统计分析 1 2024-07-17

支持向量机：解析与实践

支持向量机全方位阐述了分类、回归等问题的基本理论、方法和应用，以直观方式解读问题实质和处理方法。为初学者提供了优化基础，涵盖理工科、管理类等领域的教材需求。

数据挖掘 2 2024-04-30

支持向量机学习系列三

支持向量机学习系列渐进式教程，希望对学习者有帮助！

数据挖掘 4 2024-05-25

支持向量机原理解析

档详细探讨了支持向量机的基本原理，并对其进行了简要分析。支持向量机是一种强大的机器学习算法，被广泛应用于数据分类和回归分析中。它通过寻找最佳超平面来实现分类，具有良好的泛化能力和高效的计算性能。

算法与数据结构 3 2024-07-16

支持向量机（SVM）应用详解

详细介绍了使用Matlab编写的支持向量机分类器代码，用于模式识别和分类任务。支持向量机作为一种强大的机器学习算法，在各种应用场景中展示出了其高效性和准确性。通过该代码，用户可以深入了解支持向量机在模式识别中的实际应用。

Matlab 2 2024-07-23

可视化支持向量机分类器中的超平面

[英语]本示例展示了在支持向量机分类中如何可视化超平面，基于官方文档“Support Vector Machines for Binary Classification”创建。该示例扩展了2D空间的决策边界展示，针对使用3个变量的SVM，演示了在3D空间中如何描述分类超平面。 [日本人]支持向量机(SVM)的分类超平面在3D空间中的可视化展示。当变量超过4个时，无法简单地在xyz平面上进行可视化，因此此示例有效地演示了如何通过改变核类型来直观地检查边界表面的变化。

Matlab 0 2024-08-23