支持向量机SVM的matlab代码

一维支持向量机SVM代码（MATLAB），包括支持向量机分类和支持向量机回归SVC&SVR;。另外还包括与BP神经网络的比较结果。

SVM支持向量机

本资源包含支持向量机的数学原理，多个代码例程文件，亲测matlab2018b通过，建议直接修改输入神经元个数和输入向量，另外，其算法接口与BP神经网络几乎完全一致，上手比较快

运用libSVM支持向量机算法对数据进行简单的处理,

封装的支持向量机（SVM）的C++类，可以研究一下

超经典的支持向量机svm分类算法,很适合初学者用

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。

Vapnik 提出的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)以训练误差作为优化问题的约束条件,以置信范围值最小化作为优化目标,即SVM是一种基于结构风险最小化准则的学习方法

OpenCV中集成了多种机器学习算法供我们方便使用,如果我们要训练数据进行分类,不用自己写分类器,只需要调用相应的库和类即可轻松实现。本文重点不在于介绍机器学习原理及数学推导,着重介绍OpenCV中的

关于svm分类器原理的介绍 数据分类是数据挖掘中的一个重要题目。数据分类是指在已有分类的训练数据的基础上,根据某种原理,经过训练形成一个分类器;然后使用分类器判断没有分类的数据的类别。