支持向量机在多类分类问题中的推广

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为一种强大的机器学习模型，不仅在二分类问题上表现优异，也可以扩展到多分类任务。SVM的核心思想是通过构建一个超平面，将不同类别的样本

支持向量机模型编程，对基坑位移进行预测分析，预测基坑的有效性。。。

一种用于多分类问题的改进支持向量机，针对于多分类问题的理论指导。

svm向量机分类程序,附源代码,欢迎下载

多分类孪生支持向量机研究进展

使用SVM（支持向量机）进行鸢尾花的分类。能够正确地运行。

为了提高高光谱遥感图像分类中空间信息的利用率,提出一种将空间邻域信息和光谱信息结合的组合核支持向量机(SVM)学习算法.用SVM进行预分类,从分类结果图提取各像素的空间邻域特征,与光谱特征结合构造组合

基于一个公开数据集和一个BCI竞赛数据集,提供一个SVM-CSP运动想象二分类demo,详见https://www.xxy.ink/learn/bci/2.html。包含脑电CSP特征提取,运动想象支

支持向量机在径流预报中的应用，姜秀娟，，支持向量机（SVM）是一种新型的机器学习方法。在支持向量机建模过程中引入了高斯核函数，简化了非线性问题的求解过程，并应用交叉

SVM除了可以用于分类问题，也可以用于回归问题，这里有svm在r语言中的应用