采用C#实现的一个SVM垃圾短信过滤程序

对收集到测井数据进行去除异常值、插值、标准化、独热编码等数据预处理，分别得到预测储层物性的回归数据及识别储层含油气性的分类数据。 为了预测储层物性孔隙度，本文构建了SVM支持向量机回归模型，并对该网络的BoxConstraint和KernelScale等关键指标进行超参数调整。基于上述模型，采用留一法交叉验证将单个井作为测试集，其余不包含该井的测井数据作为训练集，以此来分析单个井的孔隙度预测结果。 对影响因素数据（除去取值深度）进行主成分分析（PCA），将第一主成分和第二主成分作为SVM支持向量机模型的输入向量序列，以六类流体性质（含油水层、差油层、干层、水层、油层及油水同层）作为标签形成输出向量序列。由于典型的SVM支持向量机只能处理二分类问题，因此本文分别构建了六个SVM分类器。并且利用混淆矩阵、ROC曲线及AUC面积来衡量以上分类模型的性能。 适用方向：统计学及机器学习算法（SVM）的实例应用 关键词：SVM支持向量机；留一法交叉验证；主成分分析；matlab

三、SVM的C语言编程介绍 1.求解SVM的两个开源开发包： Libsvm: http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin SVM-light：http://ais.gmd.de/~thorsten/svm_light : : ... 2. 利用SVM的C语言程序直接进行分类器的训练和测试： 例： 1 1:67 2:66 3:72 4:72 5:59 6:71 7:54 8:67 9:79 -1 1:101 2:108 3:100 4:99 5:102 6:95 7:93 8:96 9:89

遗传算法优化SVM分类 程序完整 亲测可用！

svm分类器，用于对曲线进行分类

006_基于支持向量机(SVM)的时间序列预测 Matlab代码实现过程，调用了libsvm工具箱实现

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

基于SVM的金融时间序列分析的研究，刘迪，，本文通过比较支持向量机（SVM）和自回归移动平均模型(ARIMA)在金融时间序列回归分析的实验，提出了一种新的SVM和ARIMA的组合模型。该模

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。

用c语言实现支持向量机的算法，内容很好的，真的