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支持向量机应用(SVM)的原理介绍及其MATLAB实现,可用于分类和回归预测问题!
支持向量机及应用简介 李承军 水电仿真中心
支持向量机 (SVM)支持向量机 (SVM) 是一种强大的监督学习算法，适用于分类、回归和异常值检测任务。其核心思想是找到一个最优的超平面，将数据点划分到不同的类别中。SVM 的优势:高维空间
在ε-支持向量回归和粗糙v-支持向量回归模型的基础上,研究了新的粗糙ε-支持向量回归模型.利用固定对称边界粗糙ε-不敏感损失函数,得到粗糙ε-不敏感管,构造固定对称边界粗糙ε-支持向量回归模型;利用固
Opencv2中csv文件操作CvMLData在SVM支持向量机中的应用。利用CvMLData从"特征记录.csv"中读取数据，然后，进行预测。
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非线性回归用支持向量机源代码
支持向量机非线性回归通用MATLAB源码，希望对大家有用
支持向量机非线性回归通用matlab程序，本程序使用支持向量机法，实现对数据的非线性回归，核函数的设定和修改在函数内部进行，数据预处理在函数外部进行，简单易懂，希望能对大家有所帮助！
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