支持向量机原理

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。

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

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！

class SMO(object): def __init__(self, C = 100, toler = 0.001, maxIter = 10000): self.C = C se

svm支持向量机python代码

Guide of SVM 支持向量机指南,介绍SVM原理和SVM库应用的方法

想了解支持向量机的朋友可以用,尤其适合入门新手