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支持向量机之最大间隔.pdf
支持向量机之Kernel Trick.pdf
支持向量机性质研究，奉国和，，对于分类支持向量机和回归支持向量机推导了它们的一些性质，得出了一些有价值的结论，对于全面地了解支持向量机的本质有帮助。
摘要?在核函数基础上,提出了一种融合支持向量机和核主元分析的核≅Α>支持向童机综合集成分类方法,给出了算法实现步骤。仿真实验表明了该算法具有很好的分类性能,特别适合于消除噪声情形的模式识别问题。
概述了基于核函数方法的支持向量机。首先简要叙述支持向量机的基本思想和核特征空间，然后重点介绍核函数支持向量机的前沿理论与领先技术，同时描述了核函数支持向量机在关键领域的应用。
传统的支持向量机是基于两类问题提出的,如何将其有效的推广至多类问题仍是一个有待研究的问题。本文中作者致力于对现有的几种较有成效的多类支持向量机做一介绍,并比较其优劣,以期对研究者以后的研究能有所启发。
机器学习支持向量机相关知识
一维支持向量机SVM代码（MATLAB），包括支持向量机分类和支持向量机回归SVC&SVR;。另外还包括与BP神经网络的比较结果。
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