支持向量机的多重简单理解

预测的例子，主要用向量机回归分析，事先需要安装svm工具箱

支持向量机（SVM）是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法，它在文本分类、手写识别、图像分类、生物信息学等领域中获行较好的应用。本书是第一本综合介绍支持向量机（SVM）的书籍，它从机器学习算

支持向量机导论，权威著作，是支持向量机理论引入国内的最经典的参考。

支持向量机学习最佳,模式识别的可以看过来吧，好东东

支持向量机SVM(Support Vector Machine)作为一种可训练的机器学习方法,依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取,可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表。 本文介绍了SVM

SVM实现的C代码 程序用C写成,可再matlab中调用

呕心沥血整理的SVM学习笔记,完整总结了SVM的思想和整个求解过程,里面有诸多本人在学习过程中的想法,希望对初学者有帮助!

代码可以直接运行，没有任何问题！基于VS2010+opencv2.4.10平台！

李航老师的统计学习方法的个人笔记，此文档为阅读支持向量机部分的笔记

台湾学者林智仁的支持向量机代码，可以进行二次开发，有matlab,C++,JAVA,pathon