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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。

基于数字图像处理和SVM的生猪识别系统源码。基于pcl数字图像处理技术和svm来实现生猪的动态识别和跟踪。 基于OpenCV1.8.1做图片的预处理，提取轮廓等操作，基于SVM做轮廓分类。基于数字图像处理和SVM的生猪识别系统源码。基于pcl数字图像处理技术和svm来实现生猪的动态识别和跟踪。 基于OpenCV1.8.1做图片的预处理，提取轮廓等操作，基于SVM做轮廓分类。基于数字图像处理和SVM的生猪识别系统源码。基于pcl数字图像处理技术和svm来实现生猪的动态识别和跟踪。 基于OpenCV1.8.1做图片的预处理，提取轮廓等操作，基于SVM做轮廓分类。基于数字图像处理和SVM的生猪识别系统源码。基于pcl数字图像处理技术和svm来实现生猪的动态识别和跟踪。 基于OpenCV1.8.1做图片的预处理，提取轮廓等操作，基于SVM做轮廓分类。

基于铁路信号的故障诊断和分类技术研究 SVM算法

SVM BP算法的鸟叫声识别

基于支持向量机的入侵检测系统与实现

具体介绍可以看本人博客： 算法笔记（24）波士顿房价回归及Python代码实现https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/125067084