支持向量机代码

本书详细的介绍了svm，从浅到深，非常适合初学者使用。使其全面了解及掌握svm

对于神经网络过学习后果，采用支持向量机比较适合，而且现在社会上神经网络发展停滞，而支持向量机却迅猛发展。。。

支持向量机SVM(Support Vector Machines)是Vapnik等人建立的一种新的学习机器。它是在以解决有限样本机器学习问题为目标的统计学习理论(SLT)的基础上发展起来的。

给出基于量子粒子群的支持向量机的matlab代码，可以用傅里叶变化、小波变化等多种数据，留一法检测分类正确率

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

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!