解决MATLAB中一段代码不运行的问题支持向量机（SVM）用于构建垃圾邮件分类器

ELLA垃圾邮件分类MATLAB代码

本代码实现了ELLA垃圾邮件分类算法，该算法由ICML2013和AAAI2013论文提出。

Matlab 14 2024-05-30

支持向量机（SVM）的程序代码

支持向量机（SVM）的程序包含详细的使用说明，使用Matlab编写而成。

Matlab 16 2024-07-28

可视化支持向量机分类器中的超平面

[英语]本示例展示了在支持向量机分类中如何可视化超平面，基于官方文档“Support Vector Machines for Binary Classification”创建。该示例扩展了2D空间的决策边界展示，针对使用3个变量的SVM，演示了在3D空间中如何描述分类超平面。 [日本人]支持向量机(SVM)的分类超平面在3D空间中的可视化展示。当变量超过4个时，无法简单地在xyz平面上进行可视化，因此此示例有效地演示了如何通过改变核类型来直观地检查边界表面的变化。

Matlab 7 2024-08-23

SVM支持向量机笔记

李航老师的《统计学习方法》里的支持向量机部分，笔记整理得还蛮清楚的，适合你刚入门 SVM 或者想快速回顾重点的时候看看。内容不啰嗦，图示也挺直观，看起来不会头大。支持向量机（SVM）这种算法吧，虽然看着数学味儿挺浓，其实搞懂了核函数的核心逻辑，多分类任务都能用得上，比如文本分类、人脸识别这些场景就挺常见的。笔记作者整理了不少实用资源，比如Matlab的代码示例、粒子群优化（PSO）调参数的案例，还有经典的鸢尾花数据集实验，比较全也蛮接地气，配合起来看学习效率更高。哦对了，如果你平时用Python，虽然这些代码是 Matlab 写的，但思路是一通百通的，逻辑和参数选择都能参考。你要是准备搞个毕业

算法与数据结构 0 2025-06-29

Matlab博士论文垃圾邮件分类的进展与技术创新

Matlab博士论文《垃圾邮件分类：结合词相关特征与流行学习的探讨》以及相关研究如《改进的贝叶斯分类对垃圾邮件识别的探讨》、《基于NP的垃圾邮件分析系统设计与实现》、《基于文本分类技术的垃圾邮件识别系统》、《基于信息熵和决策分类技术的邮件识别研究》、《简体中文垃圾邮件分类的实验设计及对比研究》以及《结合词相关特征与流行学习的中文问句分类》等，探讨了基于支持向量机的垃圾邮件识别方法。这些研究基于去年的文献，研究者从国家图书馆获取数据，其中包括清华同方等各种数据库的数据。

Matlab 13 2024-07-24

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

应用支持向量机进行水稻叶病检测基于Matlab的分类器应用

随着农业技术的进步，支持向量机（SVM）在水稻叶病检测中展现出其强大的分类能力。详细介绍了如何利用Matlab编写支持向量机分类器来有效检测水稻叶病，为农业生产提供了一种高效的技术手段。

Matlab 15 2024-07-27

支持向量机分类算法

SVM，挺牛的一个机器学习算法。简单来说，它通过寻找一个超平面来划分数据，目标是让两类数据的间隔最大化，最终提升模型的泛化能力。对于小样本数据集有用，常见于文本分类、图像识别这些领域。最有意思的部分是它的核技巧，能把非线性问题变成线性问题，这样就能更好地复杂的数据集。 SVM 有个核心原则叫做最大间隔，就是通过选取一个间隔最大的超平面来进行分类，这样能有效降低过拟合的风险。而且，支持向量离决策边界越近，它对分类结果的影响越大。所以，训练时找到合适的支持向量尤为重要。说到核技巧，SVM 用得挺多的。最常用的包括线性核、多项式核和径向基函数核（RBF），每种核函数适应不同的数据情况，比如 RBF

数据挖掘 0 2025-06-25

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