线性支持向量机算法实现matlab

学习多核与支持向量机，在数据处理，数据融合，故障诊断方面

本程序用量子行为的粒子群算法训练支持向量机，并用IRIS数据验证了该方法的有效性.

Smo algorithm of support vector machine SVM

安装相关语言环境，可以读取相关程序，在程序这中可以对比与普通遗传算法优化的支持向量机区别

支持向量机是一种常用的机器学习算法，而最小二乘支持向量是其一种扩展形式。本文探讨了如何采用粒子群算法对最小二乘支持向量进行优化。通过对支持向量机的优化，可以提高其分类精度和泛化性能。

支持向量机分类算法（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，它是一种分类算法，适用于二元和多元分类。使用Python语言可以很方便地实现SVM算法。本文将介

svm 源代码 java版 最新的支持向量机算法

支持向量机算法推导及其分类的算法实现 摘要本文从线性分类问题开始逐步的叙述支持向量机思想的形成 并提供相应 的推导过程简述核函数的概念以及 kernel在SVM算法中的核心地位介绍 松弛变量引入的 S

基于线性支持向量机的水天线检测的报告（附matlab代码）,简单阐述了线性SＶＭ中支持向量的求解。并试验实现了使用SVM进行水天线检测。

主要介绍支持向量机线性不可分以及不规则化处理的过程