支持向量机的论文

基于SVM的无线信道预测，可直接运行，matlab代码。

模糊支持向量机在车标识别的应用，通过对支持向量机的改进，模糊支持向量机在进行车标识别的过程中，具有更高的识别率同时对识别速度有很强的提升

本篇文章主要是针对支持向量机的初学者，重点介绍支持向量机的由来，及其理论推导。

支持向量机(SVM)算法

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