svm管理命令

needtoconductinstallation.Ifyouhavemodifiedthesourcesandwouldliketore-buildthepackage,type'mex-setup

SVM是通过核函数将原始数据映射到高维空间，在高维空间进行线性分类。换句话说，在高维空间，这两类数据应该是线性可分的，即：最优分类面应该是一条直线，而这里看到的，是将高维空间分类的结果又映射回原始空间

SVM通俗入门（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

modifysvmkernel,libsvm-t4

matlabsvm演示第三个版本，过段时间把详细实现过程上传下。

SVM算法分为线性可分和线性不可分，该算法所实现的属于线性可分的SVM

LIBSVM是台湾大学林智仁(LinChih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代

程序对图像进行了很好的分类，好不容易找到的代码。

基于SVM特征层融合的集成性身份识别模型.

非常好的SVM算法的描述，适合学习SVM算法的入门者