SVM支持向量机笔记

本程序应用SVM为基础，核函数采用高斯核函数，数据为手写数字数据1和9，用smo加速算法，识别正确率达99.4%，而且我博客有讲解

主要为大家详细介绍了Python机器学习之SVM支持向量机,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

这是个用于实现支持向量机模型的工具包，可以免去编程的麻烦，值得学习和分享。

封装的支持向量机（SVM）的C++类，可以研究一下

包括机器学习SVM的PPT，word，PDF，txt等多个合集文件。

超经典的支持向量机svm分类算法,很适合初学者用

自己制作的支持向量机PPT，用于日常学习分享，欢迎大家下载交流，配套的文章在本人的博客上。适合课题分享、小组交流、科普机器学习。

SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。

使用支持向量机进行预测。调用示例：in=load('testData.txt');SVM(in(:,2:12),in(:,1),3)

采用支持向量机SVM分类葡萄酒，完整代码，无错误，下载即可运行。