为了使用支持向量机(SVM)算法进行多类分类，在SVM二分类基础上，提出使用排序算法中冒泡排序的思想进行SVM多类别数据分类。使用该方法在选取的UCI数据集进行实验，结果表明，在保证较高正确率的情况下，相对传统一对一的多分类方法，该方法较大幅地减少了分类时间，是一种应用性较强的SVM多类分类方法。

一般信息 支持向量机（SVM）和相关的基于内核的学习算法是一类知名的机器学习算法，用于非参数分类和回归。 liquidSVM是SVM的实现，其主要功能是： 完全集成的超参数选择， 无论大小数据集，其速度都极高， ， ， ， 和绑定， 为专家提供充分的灵活性，以及 包括各种不同的学习场景： 多类别分类，ROC和Neyman-Pearson学习， 最小二乘，分位数和预期回归。 如有疑问和意见，请通过与我们联系。 您也可以在此处要求注册到我们的邮件列表。 liquidSVM已根据许可。 如果您需要其他许可证，请与联系。 命令行界面 命令行版本的。 Linux / OS X的终

使用混合特征减少方法的 SVM 分类器进行高光谱图像分类 (mRMR-PCA)，简单易懂

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支持向量机的简单理论推导。支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。 SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险，是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。

针对目前开采沉陷预计方法的种种缺陷,提出了一种新的预计方法。将果蝇优化算法(FOA)与支持向量机(SVM)相结合,建立FOA-SVM预测模型。选取煤层倾角、采厚、平均采深等参数作为模型的输入参数,最大下沉量作为模型的输出参数。选取训练集样本,应用FOA对SVM的参数进行寻优,确定最佳的SVM参数。采用预测集样本对该预测模型进行检验,同时将该模型预测性能与其他预测模型进行对比分析。结果表明:与GA-SVM模型、PSO-SVM模型和神经网络预测模型相比,该模型具有更高的预测能力和泛化能力,可以较好地实现对开采沉陷的预测。

基于Matlab GUI的心电分类界面设计系统代表了可以展示中值滤波等方法，还可以展示特征提取的方法，展示BP,SVM的分类展示系统，还能展示,p.t等采取bp.svm算法的技术研究

提出利用遗传算法优化在线支持向量机的风电场风速预测方法,应用遗传算法选择在线支持向量机的参数,将选择的参数代入在线支持向量模型,对前7 d的风速进行预测,实验结果证明了该方法的可行性。