关联向量机RVM算法手册

支持向量机算法的仿真演示

这是一个Matlab仿真程序，可直接运行并显示图表，非常直观，适合初学者理解支持向量机的分类原理。

Matlab 14 2024-09-27

经典支持向量机（SVM）算法MATLAB实现

经典支持向量机（SVM）算法MATLAB程序，用于利用MATLAB进行数据SVM仿真实验。

Matlab 13 2024-08-18

深入理解支持向量机算法原理与应用

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）基于计算学习理论中的结构风险最小化（SRM）原则。它的核心在于找到一种归纳方法，使风险达到最小值，从而实现最佳推广能力。不同于传统的机器学习理论所遵循的经验风险最小化（ERM）原则，SVM 能有效应对线性不可分的情况，这也是它的重要优点之一。

数据挖掘 12 2024-10-29

支持向量机源代码

支持向量机（SVM）二分类模型利用间隔最大的线性分类器定义于特征空间上，并以核技巧转化为非线性分类器。SVM学习策略的目标为间隔最大化，可转换为求解凸二次规划或最小化正则化合页损失函数。其学习算法则是求解凸二次规划的最优化算法。

算法与数据结构 12 2024-05-01

MATLAB支持向量机PSO-SVM粒子算法优化代码

这篇文章介绍了如何使用粒子群算法优化MATLAB中的支持向量机程序，以提高对股票价格和经济走势的预测精度。

Matlab 19 2024-07-28

经典支持向量机（SVM）算法的MATLAB仿真程序

经典支持向量机（SVM）算法的MATLAB仿真程序，适用于各种数据的SVM实验。

Matlab 22 2024-07-28

支持向量机学习系列三

支持向量机学习系列渐进式教程，希望对学习者有帮助！

数据挖掘 22 2024-05-25

支持向量机原理解析

档详细探讨了支持向量机的基本原理，并对其进行了简要分析。支持向量机是一种强大的机器学习算法，被广泛应用于数据分类和回归分析中。它通过寻找最佳超平面来实现分类，具有良好的泛化能力和高效的计算性能。

算法与数据结构 19 2024-07-16

支持向量机（SVM）应用详解

详细介绍了使用Matlab编写的支持向量机分类器代码，用于模式识别和分类任务。支持向量机作为一种强大的机器学习算法，在各种应用场景中展示出了其高效性和准确性。通过该代码，用户可以深入了解支持向量机在模式识别中的实际应用。

Matlab 17 2024-07-23