支持向量机的算法设计与分析pdf

支持向量机学习算法，包括测试集和数据集，demo及代码

详细介绍了支持向量机的理论与算法，对有兴趣研究支持向量机的朋友是一个很大的帮助

针对传统支持向量机中存在原始数据量过大导致训练速度太慢的问题,同时考虑到非支持向量对支持向量机的训练性能无影响,且影响支持向量机性能的支持向量往往位于边界的特点,提出一种提取边界向量的支持向量机算法.

讲解一个支持向量机与AdaBoost的结合算法，有创新，很实用，可以借鉴下

在机器学习中，支持向量机（英语：supportvectormachine，常简称为SVM，又名支持向量网络）是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。给定一组训练实例，每个训练实例

详细阐述了支持向量机算法的来龙去脉和数学原理，及其优缺点。

支持向量机算法matlab程序，可以实现数据的二分类svm算法

通过将粒子群算法也支持向量机结合，使用支持粒子群算法优化支持向量机参数，并训练支持向量机

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。

Smo algorithm of support vector machine SVM