基于一类支持向量机的冠脉病变检测方法

基于支持向量机故障模式分类 libsvm matlab

针对模式识别问题,描述了支持向量机的基本思想,着重讨论了ν-SVM、最小二乘SVM、加权SVM和直接 SVM等新的支持向量机方法,用于降低训练时间和减少计算复杂性的海量样本数据训练算法分块法、分解法,

数据挖掘的新方法——支持向量机，这本书发现大家都在找，好不容易看到了，就发上来大家共享。

跨站脚本是一种常见的针对Web应用程序安全的漏洞攻击方式。恶意用户利用漏洞将恶意脚本注入网页之中，当用户浏览该网页时，便会触发脚本，导致攻击行为产生。为此，针对各种变形跨站脚本攻击难以检测问题，对一种

针对传统支持向量机中存在原始数据量过大导致训练速度太慢的问题,同时考虑到非支持向量对支持向量机的训练性能无影响,且影响支持向量机性能的支持向量往往位于边界的特点,提出一种提取边界向量的支持向量机算法.

入侵检测中支持向量机参数选择方法研究，康松林，周玖玖，针对支持向量机入侵检测系统的参数选择问题，研究了支持向量机入侵检测分类器的构造方法及参数变化对支持向量机性能的影响，提出

SVM支持向量机第一个部分旨在使用可视化的方式让同学们理解SVM的工作原理SVM分割线SVM的支持向量.并且使用实例证明SVM的分割线只由支持向量唯一缺点与线性回归逻辑回归不一样SVM对异常数据具有较

为了提高异常检测的效率，提出了一种基于主元分析和支持向量机的异常检测方法。基于主元分析对入侵数据进行约简，使用SVM对约简的数据进行训练，得到支持向量机实现异常检测。以KDDCUP99数据源进行实验，

1-16个标签分为三大类，判断心脏病的有无。此SVM算法采用Matlab的形式进行编码，通俗易懂。

用支持向量机算法，多项式核对两类非线性点分类，并画出图像。matlab编写。