论文研究基于Ramp损失函数的原空间支持向量回归机 .pdf

利用最小二乘支持做向量机回归预测分析，示例代码。

基于支持向量机的MIDI主旋律提取研究，崔建英，刘刚，哼唱检索是当前音乐信息检索研究和应用领域的一个热点，通常采用旋律信息作为音乐特征进行检索，MIDI文件是构建音乐特征数据库的��

基于超球支持向量机的语音识别研究，高翔，刘晓峰，针对大多数种类的支持向量机多分类算法在语音识别中运行速度相对较慢的情况，提出了基于超球支持向量机的语音识别，该方法可以取

基于支持向量机的未知物体分类方法研究，魏朝鹏，何儒勇，针对MNIST手写体数字集，本文利用线性判别分析方法提取出各手写体数字图像的特征向量，并根据该特征向量设计出应用于鬼成像系统的�

应用简易支持向量机（SSVM）进行客户流失预测，以提高机器学习方法的预测能力。以国外电信公司客户流失预测为实例，与最近邻算法（NPA）进行了对比，发现该方法在获得与NPA近似准确率的条件下，所花费的时

基于支持向量机的虹膜识别方法研究，王勇，，为了提高虹膜识别的准确性和稳定性,本文研究了统计学习理论的支持向量机学习算法,在该研究的基础上,将二维分类问题扩展到虹膜特征

在星敏感器导航星表的建立过程中由于恒星的数量太多,往往要进行筛选,通常这种选择是一种基于枚举的大量反复的提取过程,复杂费时而结果往往并不是最优的。而基于统计学习理论(SLT)的支持向量机(SVM)方法

支持向量机（SVM）是在统计学习理论基础上发展而来的一种新的通用学习方法，较好地解决了有限样本的学习分类问题。用支持向量机的分类算法，选取不同的核函数，构造了支持向量机的不同分类器，并将其应用于冠心病

提出了利用Cascade组合方法生成基于贝叶斯、神经网络与决策树的组合分类器，并将之应用到肝脏图像的分类中。实验结果表明，与现有医学图像分类方法相比，该组合方法可以有效地提高医学图像分类的准确性和稳定

基于支持向量机的植物叶分类识别研究,刘春爽,周平,该研究持有初次分类与再次分类的思想,先使用叶图像的形状特征与纹理特征进行植物种类的初次分类;再使用该研究提出的叶脉特征,