除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法，Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本文的运行环境是Pycharm。 一、导入sklearn算法包 　　Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法，具体使用详见官方文档说明 　　skleran中集成了许多算法，其导入包的方式如下所示， 　　逻辑回归：from sklearn.linear_model import LogisticRegression        朴素贝叶斯：from sklearn.naive_bayes import Gaussian

MATLAB源程序15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测.zip

MATLAB源程序12 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别.zip

MATLAB源程序13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能.zip

MATLAB源程序14 SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测.zip

摘 要 ： 针对海天背景下红外舰船目标识别提出了一种基于机器学习的分类算法。 该算法首先利用分 割 算法提取红外图像中的连通区域,并对原图相应的位 置进行标记和归一 化处理 ,然后利 用HOG 特 征提 取 标记 区域 的 高维特 征 向量 ，用线 下样 本库 训 练得 到 的 SV M 分 类器 对所提 取 的 HOG 特 征 进行 高维特征 空间的分类 ，识别 目标和干扰。 仿真实验表明 ，该算法具有 良好的性能，在复杂海天干扰背景下能够有效地识别红外舰船目标 。

西瓜书第六章，选择两个UCI数据集(iris和XX)，linear,rbf两个核函数训练SVM，BP，C.4.5决策树实验比较

文章【模式识别2】SVM相关部分代码。能将ORL数据集制作成一个txt文件，存储每张图片的一维向量形式，并包含数据集归一化、PCA主成分分析降维、划分训练集和测试集等重要步骤，最终实现SVM分类

这个是本人读书期间课程的结题作业，利用离散小波变换（DWT）提取波恩Bonn脑电数据的时频域特征，训练支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN），进行数据的二分类。 除此之外，报告也对一些基本的概念进行了介绍，算是一篇普及类的小报告吧，研究深度一般，里面有MATLAB实现的完整程序，希望能给各位带来一点入门的作用。 适合小白等刚刚进入人工智能领域的人员，研究深度一般。

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）