支持向量机SVM，回归。

时序预测 | MATLAB实现SVM(支持向量机)时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上

这个 svm 代码是为了分类两个不同的类而编写的。

svm预测matlab代码3D LiDAR 点云中水果检测的 Matlab 实现。 介绍 该项目是使用 LiDAR 传感器 Velodyne VLP-16（Velodyne LIDAR Inc.，San Jose，CA，USA）获取的 3D 点云中水果检测的 matlab 实现。 此实现用于评估 ，其中包含 11 棵富士苹果树的 3D LiDAR 数据以及相应的果实位置注释。 在以下位置找到更多信息： 准备 首先，克隆代码 git clone https://github.com/ GRAP-UdL-AT/fruit_detection_in_LiDAR_pointClouds.git 然后，在保存代码的同一目录中创建一个名为“data”的文件夹。 在 /data 文件夹中，保存可用的地面实况和点云数据（“AllTrees_Groundtruth”和“AllTrees_pcloud”）。 先决条件 MATLAB R2018（我们没有在其他matlab版本中测试过） 计算机视觉系统工具箱 统计和机器学习工具箱 数据准备 LFuji-air 数据集：保存在 /data 文件夹中。 交叉验证

1、python程序 2、有数据集 3、迭代数据快

基于SVM的疲劳驾驶系统。基于神经网络的非接触式疲劳驾驶检测已成为当前针对疲劳驾驶检测领域炙手可热的研究方向。它有效解决了接触式疲劳检测方法给驾驶员带来的干扰以及单一信号源对于反映疲劳程度可靠性低的问题，同时通过设计神经网络模型对多源信息进行分类，实现对疲劳状态的高精度和高速度的检测。选取合适的特征值对网络检测准确率以及准确反映疲劳程度至关重要。基于驾驶员生理信号检测可靠性和准确性较高。

SVM light 工具箱(包含window版本和matlab版本) 由美国cornell大学的教授Thorsten Joachims部署 执行SVM二分类 速度明显快于libsvm 下载文件中包含 1.例子(inductive SVM 和 transductive SVM) 2.说明文件 3.源程序

1.注意这里SSA不是麻雀算法 2.python程序 3.有数据集，算法迭代速度快，收敛快

该代码把支持向量机中常用的核函数单独拿了出来，对于需要用核函数处理数据的同学大有帮助。

数据融合matlab代码JSM_SVM_MLL 编码是针对论文“ Gao，Q.和Lim，S.，2019. Matlab的实现”。该方法用于超光谱图像分类的支持向量机和联合稀疏模型​​的概率融合。GIScience和遥感。（DOI： 10.1080 / 15481603.2019.1623003“ 为了使用该代码，请确保所有文件夹都在当前的Matlab路径中，并对本文中使用的三个数据集运行de​​mo_IP，demo_PU，demo_SA。 本文中包含的数据集可从上免费下载。 如有任何建议和评论，请将其发送给作者：。