基于支持向量机的数据回归预测(libsvm) （Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

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Libsvm-2.5 程序代码注释，上海交通大学版，内附实现代码

学习SVM必备软件，调用程序，完成算法，安装libsvm-mat是在MATLAB平台下使用libsvm的前提，如果没有安装好也就无法使用

在matlab平台下的基于libsvm的svm双螺旋线二分类问题

基于支持向量机的数据分类预测(libsvm)、

林智仁的libSVM工具和详细的使用方法，包括：初识LibSVM、第一次体验libSvm、LibSVM使用规范、easy.py和grid.py的使用 、svmtrain()函数的用法、 svmpredict()函数的用法

基于支持向量机的数据分类预测，代码全部封装好了，注释也写得非常详细，跑数据的过程中有任何问题可以私信博主

支持向量机(support vector machine, SVM)是一种新的机器学习方法,其基础是Vapnik创建的统计学习理论(statistical learning theory, STL)。统计学习理论采用结构风险最小化(structural risk minimization, SRM)准则,在最小化样本点误差的同时,最小化结构风险,提高了模型的泛化能力,且没有数据维数的限制。在进行线性分类时,将分类面取在离两类样本距离较大的地方;进行非线性分类时通过高维空间变换,将非线性分类变成高维空间的线性分、类问题。 libsvm工具箱是台湾大学林智仁(C.JLin)等人开发的一套简单的、易于使用的SVM模 式识别与回归机软件包该软件包利用收敛性证明的成果改进算法，取得了很好的结果。libsvm共实现了5种类型的SVM:C-SVC,u-SVC,One Class - SVC,e- SVR 和u-SVR等。

支持向量机工具包/适用于matlab、python、java