支持向量机（SVM）应用详解

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

现有测试数据可直接用于实施。

支持向量机的入门，建议收藏一下《支持向量机导论.pdf》。内容挺扎实，讲原理的时候不绕弯子，像“最大间隔”“核技巧”这类知识点讲得明白不啰嗦。配合几个案例看下来，你基本就能知道 SVM 是怎么玩的了，像文本分类、图像识别、生信这些都能套进去。讲应用场景的时候也比较实用，能帮你快速理解这个模型在哪儿好用、怎么上手。对初学者来说挺友好，尤其结合 Scikit-Learn 的实操就更有感觉了。

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。

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。

这是一个涵盖支持向量机SVM和各种核函数的matlab程序集，具有广泛的应用价值。

支持向量机的 MATLAB 程序集，用起来还挺顺手的，是你想搞清楚SVM怎么配合核函数来分类时。这套代码不仅把核心的数学部分实现得比较扎实，还顺带搭了个和K-means 聚类联动的示例，挺有意思的。 核函数的比较全面，像是常见的线性核、高斯核（也叫 RBF）、多项式核这些都有涉及。举个例子，高斯核主要是通过计算点之间的距离，让数据在高维里“变得可分”，这招在实际中还蛮常用的。 SVM-KMExample里有结合聚类做的训练例子，一开始用 K-means 做初步分簇，再把这些结果丢给 SVM 来分类。嗯，思路还挺实用的，适合数据前阶段试试。代码大多基于矩阵运算，用的是 MATLAB 擅长的那一套

详细介绍了如何使用支持向量机Lib-SVM进行模式识别，特别是在matlab环境下的编程实现。支持向量机在人脸识别等模式识别领域具有重要应用。

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。