支持向量机导论(中文)版，适合对SVM感兴趣的科研人员和学生

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

2002，Jun’ichi Kazama，Takaki Makino等人使用支持向量机（SVM）在生物医学命名实体识别中，结果表明多项式核函数的SVM系统优于基于ME的系统。

【SVM预测】基于松鼠算法优化支持向量机SVM实现数据预测附matlab代码

向量自回归模型(VAR)学习代码

计算给定向量或矩阵的伴随矩阵。 此函数取代了仅接受向量作为输入的 MATLAB compan.m 函数。

提出在支持向量机回归预测中采用粒子群算法优化参数和主成分析降维的方法，通过算例分析表明，此法能够显著提高预测的精度。

机器学习基本数学知识-协方差矩阵\特征值\特征向量

为改善传统聚类算法在电力时序数据上的聚类效果，提出一种基于优化特征向量选取的遗传谱聚类算法。针对应用数据结构特点，合理优化谱聚类算法中特征向量的提取过程，避免传统方法可能造成的数据信息缺失问题；采用遗传聚类优化算法对优选后的特征向量进行聚类划分，并将最终划分结果映射回原始数据。以UCI标准合成时间序列数据与美国区域电网运营商PJM提供的日负荷数据为例，对比分析现有常用聚类算法与所提算法测试结果的聚类有效性指标与形态特征。研究结果表明，所提算法分类效果显著，有较高的聚类质量和算法稳健性，具有工程应用前景。

matlab弹球代码双支持向量机变体 制定新算法“改进稀疏孪生支持向量机” 此存储库包含以下 SVM 变体的 matlab 代码- 所有数据集均来自