【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

简单的支持向量机代码，经matlab2014测试有效，可用于分类.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）[1-3]。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 [2] 。SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是常见的核学习（kernel learning）方法之一 [4]

svm的介绍，通俗易懂

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

004_基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 Matlab代码实现过程，调用了libsvm工具箱实现

005_基于支持向量机(SVM)的数据分类预测 Matlab代码实现过程，调用了libsvm工具箱实现

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码介绍

粒子群算法+优化支持向量机SVM+回归预测SVR+matlab源代码

灰狼优化算法优化SVM支持向量机后用于手写体数字识别+matlab源代码

使用多种方法完成MNIST分类任务 Python 3.6 Pytorch 1.0 Scikit-learn 0.21 无需下载数据直接跑，代码自动下载 逻辑回归 Logistic Regression 多层感知机 MLP K近邻 KNN 支持向量机 SVM 卷积神经网络 CNN 循环神经网络 RNN