支持向量机理论算法与拓展

脾主统血理论的内涵与拓展，李天天，褚雨霆，按照传统的中医藏象理论，脾有

在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析。 其具有以下特征: (1)SVM可以

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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

摘要?在核函数基础上,提出了一种融合支持向量机和核主元分析的核≅Α>支持向童机综合集成分类方法,给出了算法实现步骤。仿真实验表明了该算法具有很好的分类性能,特别适合于消除噪声情形的模式识别问题。

作为结构风险最小化准则的具体实现，支持向量机方法具有全局最优、结构简单、推广能力强等优点，近几年得到了广泛的研究。本文仔细研究了支持向量机理论，并针对目前一些支持向量机算法存在的缺陷，分析了产生的原因

Java、python、matlab三种语言实现svm算法，可直接运行查看结果。

超经典的支持向量机svm分类算法,很适合初学者用

支持向量回归算法辅助组合导航，成功，门爱东，SINS/GPS（Strap-downInertialNavigation/GlobalPositioningSystem）组合导航是一种在军用，民用，以及

针对支持向量机在线训练算法训练速度较慢和无法处理边缘支持向量集合为空的缺点,以KKT 条件和拉 格朗日乘数法为基础,用严格的数学推导得到一种改进的训练算法. 通过建立一个矩阵缓存来保存与核函数相关的