支持向量机实现

优秀的支持向量机MATLAB实现

支持向量机MATLAB代码涵盖了分类和回归功能，非常有效。

Matlab 0 2024-10-01

Matlab中支持向量机程序的实现

在Matlab中，有一个支持向量机（SVM）程序，其中包括了两种不同的内核：一种是用C语言编写的OSU-SVM内核，具有更高的执行效率；另一种是Matlab内置的内核。详细使用说明可以在http://see.xidian.edu.cn/faculty/chzheng/bishe/index.htm找到。

Matlab 1 2024-07-31

经典支持向量机（SVM）算法MATLAB实现

经典支持向量机（SVM）算法MATLAB程序，用于利用MATLAB进行数据SVM仿真实验。

Matlab 0 2024-08-18

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

基于Matlab的支持向量机实现代码

Matlab支持向量机工具箱1.0的使用平台为Matlab6.5。该工具箱包含二种分类、二种回归以及一种一类支持向量机算法：(1) Main_SVC_C.m —— C_SVC二类分类算法；(2) Main_SVC_Nu.m —— Nu_SVC二类分类算法；(3) Main_SVM_One_Class.m —— One-Class支持向量机；(4) Main_SVR_Epsilon.m —— Epsilon_SVR回归算法；(5) Main_SVR_Nu.m —— Nu_SVR回归算法。

Matlab 2 2024-07-14

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

基于二次规划的支持向量机实现

支持向量机 (SVM) 是一种强大的机器学习模型，能够有效解决高维分类问题。 将探讨如何仅利用二次规划工具实现支持向量机，从而帮助读者深入理解其背后的数学原理。 通过构建目标函数和约束条件，并将问题转化为标准的二次规划形式，我们可以利用现有的优化工具求解模型参数，最终得到训练好的支持向量机分类器。

算法与数据结构 2 2024-06-17