支持向量机supportvectormachine

支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器

里面有二元支持向量机算法实现过程，基本是用R语言写成

支持向量机svm代码matlab代码用于分类的比传统bp神经网络好

关于分类的参考文献。。。

Support vector classifier

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。

class SMO(object): def __init__(self, C = 100, toler = 0.001, maxIter = 10000): self.C = C se

svm支持向量机python代码

Guide of SVM 支持向量机指南,介绍SVM原理和SVM库应用的方法

想了解支持向量机的朋友可以用,尤其适合入门新手