大样本的线性可分支持向量机算法

针对大样本支持向量机内存开销大、训练速度慢的缺点，本文提出了基于聚类支持向量机，运用k-mean对样 本聚类，压缩样本量，构造初始超平面，筛选出靠近超平面的支持粪和可能支持向量，重新构造决策超平面。实

支持向量机算法实现，简单易懂，实现多分类

使用支持向量机进行非线性回归，得到非线性函数y=f(x1,x2,…,xn)的支持向量解析式

支持向量机算法matlab程序，可以实现数据的二分类svm算法

在Anaconda环境下，使用tensorflow框架，实现线性支持向量机的功能

支持向量机时间复杂度和空间复杂度等问题，分别就支持向量机的增量学习算法和多类分类算法进行了研究。

提出了一种新的并行增量式支持向量机算法来解决图形处理单元(GPU)中大规模数据集的分类问题。 SVM以及核趣关方法可以越来创建精确分类模甓，但学男过程需要欠量内存和很长时阕。扩展了Suykens和 V

基于线性支持向量机的水天线检测的报告（附matlab代码）,简单阐述了线性SＶＭ中支持向量的求解。并试验实现了使用SVM进行水天线检测。

SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。

遗传算法优化支持向量机算法,从而更好的提高识别率和预测率