SVM算法

经典SVM算法Matlab实现

这是一个经典SVM算法的Matlab程序，适用于各种利用Matlab进行数据SVM仿真的实验。

Matlab 15 2024-05-27

svm与nbc算法对比分析

支持向量机和朴素贝叶斯算法在matlab代码实现及测试数据运行说明文档中的比较。

Matlab 10 2024-08-23

基于遗传算法和粒子群算法优化SVM

采用遗传算法和粒子群算法对SVM模型进行优化，探索优化SVM性能的新方法。

算法与数据结构 21 2024-05-01

SVM优化策略综述基于SMO算法的多核SVM模型探索与应用

在matlab开发环境中，利用SMO求解器和不同的内核（包括线性、rbf、多项式、sigmoid）创建SVM模型。通过在svm_test.m文件中运行示例，训练集的特征矩阵x(mxn)包含m个样本和n个特征，带有对应的标签向量y(mx1)。SMO求解器使用常数C和容差参数tol来优化模型训练。选择内核类型（'l'代表线性，'r'代表rbf，'p'代表多项式，'s'代表sigmoid），并根据不同内核类型调整额外参数（如gamma、偏移和功率）。训练结果通过alpha系数和阈值b来确定分类边界。SMO算法支持从训练好的SVM模型中预测测试集样本的标签。

Matlab 14 2024-08-27

机器学习算法SVM的优劣分析

支持向量机（SVM）是一种在机器学习中广泛应用的算法。它在解决小样本情况下的学习问题上表现出色，同时能有效提升泛化能力，处理高维和非线性数据效果显著。然而，SVM对于缺失数据较为敏感，且在处理非线性问题时需要精心选择合适的核函数。

算法与数据结构 16 2024-07-17

数据挖掘中的SVM优化算法

1998年，John C. Platt在Microsoft Research提出了SMO算法，成为最快的二次规划优化算法，特别适用于线性支持向量机和数据稀疏情况下的性能优化。

数据挖掘 15 2024-08-15

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

初探SVM预测算法及其Matlab源码

介绍了初探数据处理中的预测算法——支持向量机（SVM），并提供了相应的Matlab源码。支持向量机作为一种强大的预测工具，在数据分析中展现出了其独特的应用价值。

Matlab 9 2024-09-26

MATLAB虫害检测SVM算法GUI界面优化.zip

优化MATLAB虫害检测SVM算法的GUI界面，以提升用户体验和操作效率。

Matlab 13 2024-07-30

MATLAB虫害检测SVM算法设计优化【程序GUI】

本项目是作者自行设计，具备GUI界面，操作简便，适合初学者及进阶者学习。下载后可直接运行，为计算机、通信、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师及从业人员提供支持。适用于期末课程设计、大作业及毕业设计，具备高度学习参考价值。对于有基础的使用者，可以根据需要进行二次开发。

Matlab 12 2024-09-13