交叉验证LOOCV matlab代码basic_SVM Matlab 代码 此页面是使用basic_SVM （基本支持向量机）函数的快速手册。 此代码位于 basic_SVM是一组运行机器学习进行分类的函数。 它需要一组特征和相应的类作为输入。 目前它只能处理二分情况（例如，1 和 0，兄弟姐妹和无关，控制和多动症，...）。 该程序探索不同特征的使用，并报告每个案例的性能（样本内和样本外）。 例如，如果您的数据有 100 个特征，该程序可以帮助您探索在分类中使用 10、20、... 100 个特征的性能（您可以轻松定义要包含的特征数量和数量）。 对于每个特征集，程序将数据分成两个分区（一个分区用于训练，另一个用于测试），在分区测试中优化分类器并将其用于为测试保留的新数据（分区测试）。 重复 N 次并报告结果。 它是如何工作的 详细地说，在 N 次总运行中的每次运行 n 中，数据（特征及其对应的类：1 或 0；兄弟或不相关）被划分为 2 个样本：“训练”和“测试”，其中分区“训练”是剩下 m 个元素。 默认情况下，分类器使用留一法交叉验证 (loocv) 对该分区“训练”进行优化（您可

该数据集用于SVM模型训练具体实验可以参考博文https://blog.csdn.net/qq_39381654/article/details/107992420

基于Python语言实现的支持向量机，用于机器学习分类问题研究

从三个层次理解SVM，通俗易懂，切中主题，值得学习

手势识别，使用OpenCV,scikit-learn等库对手势进行机器学习，识别食指所指方向；上、下、左、右四个方向（包含数据集）

利用支持向量机学习并识别minst数据库中的图片，可以实现手写数字识别，所需要的minst数据库需要到minst官网下载

压缩包里有svm算法利用python实现的代码，有需要的可以下载修改参数以及数据集去运行自己的数据集模型。本代码适合学习了解svm算法，在学习过程中运行测试。

鸢尾花数据集，用于svm分类的数据集，MATLAB和python都可用。其中包括txt格式和data格式，只需要使用libsvm的包就可以调用。

该文件包含鸢尾花分类的Python源程序和数据集，数据集内包含 3 类鸢尾花，分别为山鸢尾（setosa）、变色鸢尾（versicolor）和维吉尼亚鸢尾（virginica）。每类各 50 个数据，每条记录有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。

支持C++,jave,python,matlab等多种语言，并提供使用说明！