支持向量机建模及应用 pdf

机器学习支持向量机相关知识

模糊最小二乘支持向量机在发酵过程建模中的应用，王闻侠，潘丰，由于生物发酵过程具有复杂性和高度非线性的特点，采用模糊最小二乘支持向量机方法，将模糊化思想引入到最小二乘支持向量机中，并

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。

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SVM支持向量机第一个部分旨在使用可视化的方式让同学们理解SVM的工作原理SVM分割线SVM的支持向量.并且使用实例证明SVM的分割线只由支持向量唯一缺点与线性回归逻辑回归不一样SVM对异常数据具有较

孪生支持向量机(TWSVM)以及最近提出的各种变体模型均是在高维空间内独立求解两个带有约束条件的对偶二次规划问题(QPP).然而,由于每个对偶的QPP所需求解的对偶变量的数量由他类样本的数量决定,当需

实现了支持向量机在matlab7.0中的性能仿真...代码简洁精练

matlab中支持向量机的实验,结果和分析!

支持向量机(Support Vector Machine)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

支持向量机使用的小例子,准确率较高,可能是选用的样本较少和样本质量高