支持向量机导论

多分类支持向量机，SVM

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

这是我从网上找的有关支持向量机的入门知识，大家想学习支持向量机方法的话可以看看。

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

基于MATLAB程序的支持向量机psoSVMcgForRegress:回归问题参数寻优[psobasedonCV]函数接口:[bestCVmse,bestc,bestg,pso_option]=pso

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。

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