最新版libsvm支持向量机程序包3.21

一款效果优异的支持向量机(SVM)matlab工具箱。

在Matlab中，有一个支持向量机（SVM）程序，其中包括了两种不同的内核：一种是用C语言编写的OSU-SVM内核，具有更高的执行效率；另一种是Matlab内置的内核。详细使用说明可以在http://see.xidian.edu.cn/faculty/chzheng/bishe/index.htm找到。

libsvm3.1的最新版本包含了C、JAVA、Matlab等多种语言编写的源代码，用户可免费获取并进行使用。

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。

支持向量机在分类与回归任务中具有广泛的应用，介绍了相关的matlab代码实现。

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

支持向量机的老牌库 libsvm 3.20，算是搞 SVM 入门时绕不开的一套资源。功能比较全，训练、预测、参数优化都有，连 matlab 接口都集成得挺好。如果你想自己调调参数，还能用它自带的 GUI 工具，图形化操作方便不少。 支持向量、核函数、软间隔这些 SVM 关键概念，在 libsvm 里都能看到实际代码体现。比如调 C 和 gamma 时用它自带的 Grid Search，就挺省事。 核函数支持得也全，像 RBF、线性核、多项式核这些全都有，甚至你还可以自定义核函数。对于搞科研或者比赛的同学，这点就实用了。 性能上也还不错，3.20 版本做了不少优化，大数据集时训练速度提升蛮。内存

数据库管理工具SQL Prompt已经发布多年，其简便易用，特别是在自动设置脚本方面，使得代码更加简洁易读。它能够智能地检索语法和用户编写的代码片段，并为用户提供最佳的代码选择，显著提高工作效率。更新内容包括：SQL Tab Magic现已支持SSMS 2012，新增功能和改进用户界面。CTRL + C现在复制目标定义框内的内容。所有相关表现在都在一个联合条款中，并增加了调换列顺序的选项。用户还能自定义SQL Prompt格式，使用制表符进行文本缩进。修复了在Windows 8系统中的稳定性问题。数据浏览器功能已被移除，断网注册选择专业版，注册成功。

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