双支持向量机MATLAB、CVX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。

Matlab支持向量机工具箱1.0的使用平台为Matlab6.5。该工具箱包含二种分类、二种回归以及一种一类支持向量机算法：(1) Main_SVC_C.m —— C_SVC二类分类算法；(2) Main_SVC_Nu.m —— Nu_SVC二类分类算法；(3) Main_SVM_One_Class.m —— One-Class支持向量机；(4) Main_SVR_Epsilon.m —— Epsilon_SVR回归算法；(5) Main_SVR_Nu.m —— Nu_SVR回归算法。

使用matlab编写的支持向量机人脸识别代码，基于先进的算法进行实现。支持向量机技术在人脸识别领域展现出卓越的性能和准确度，为图像识别研究提供了重要工具。

使用支持向量机技术进行人脸识别的matlab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。

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

支持向量机MATLAB代码涵盖了分类和回归功能，非常有效。

支持向量机实战：Matlab编程指南 本指南深入探讨支持向量机的核心概念，并提供基于Matlab的编程实现方法，帮助您快速掌握这一强大的机器学习技术。

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