自己编写的SVM支持向量机分类算法matlab仿真。不适用matlab工具箱，也不适用第三方工具箱。 case 'svc_c', C = p1; n = length(Y); H = (Y*Y').*kernel(ker,X,X); f = -ones(1,n); A = []; b = []; Aeq = Y'; beq = 0; lb = zeros(n,1); ub = C*ones(n,1); a0 = zeros(n,1); [a,fval,eXitflag,output,lambda]=quadprog(H,f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,a0,options);

利用词袋模型和SVM进行图片分类代码

自己制作的支持向量机PPT，用于日常学习分享，欢迎大家下载交流，配套的文章在本人的博客上。适合课题分享、小组交流、科普机器学习。

支持向量机分类算法在MATLAB环境下的实现 挺好的文章

属于从论坛上的转载，这是在林智仁教授的libsvm上的改进，含有参数寻优，安装使用可以参考上一次传的文件，当然也可以百度如何安装libsvm. 非原创，感谢林教授及Fauto

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane） SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structural risk），是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是常见

1、掌握支持向量机的原理 2、能够理解支持向量机分类算法； 3、掌握sklearn的支持向量机分类算法；

主要介绍了Python 支持向量机分类器的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

支持向量机分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断的Matlab程序代码 本资源仅供学习交流，侵删

最小二乘支持向量机分类程序实例，使用lssvm工具箱，安装好后，直接可以运行，包含注释，matlab程序源代码，简单易懂的分类例子，.m文件格式