内包含基于SVM的粒子群算法来处理乳腺癌的分类预测，其中首先用到了特征提取方法进行特征提取，然后再进行了分类预测。 本程序调用libsvm,使用该代码时，首先需要配置libsvm函数包。

该资源使用支持向量机进行手写识别，内包含训练代码和测试代码，使用者可以根据自己的需要替换手写照片。 其中的训练数据集每个数子有15张，经过训练之后的效果真题不错！

5.1 支持向量机(SVM)算法（上）

选择性激光烧结成型件密度的支持向量回归预测!.pdf

煤与瓦斯危险性的准确预测一直是矿山安全领域的关键技术难题和重大研究课题。支持向量机是在瓦斯预警中广泛使用的一种技术,以统计学习理论和支持向量机为基础,通过研究基于模糊支持向量机的多类分类方法,对原算法进行改进,采用模糊多类支持向量机,并构造模糊隶属函数,同时使用序列最小最优化算法进行求解,以期提高算法的精度和速度。

影响个人信用的因素很多。 将套索技术引入个人信用评估，分别建立套索逻辑，套索支持向量机和组套索逻辑模型。 变量选择和参数估计也同时进行。 根据某贷款平台的个人信用数据集，可以通过实验得出结论，与全变量Logistic模型和逐步Logistic模型相比，Group Lasso-Logistic模型的变量选择能力最强，其次是套索物流和套索SVM。 这三个基于套索变量选择的模型都具有比逐步选择更好的过滤能力。 同时，组套索逻辑模型可以消除或保留相关的虚拟变量作为一个组，以方便模型解释。 在预测准确性方面，Lasso-SVM在训练集中对默认用户的预测准确性最高，而在测试集中，Group Lasso-logistic对默认用户的分类准确性最高。 无论是在训练集中还是在测试集中，套索逻辑模型对于非默认用户都具有最佳分类精度。 基于套索变量选择的模型还可以更好地筛选出影响个人信用风险的关键因素。

SVM支持向量机算法的详细推导(详细到每个步骤_值得推荐)，简单易懂，有清晰的注释以及代码详解，对SVM爱好者来说绝对的福音

提出基于最优分类标准的核学习方法,这个标准类似于线性鉴别分析和核Fisher判别式。并把此算法应用于模糊支持向量机多类分类器设计上,在ORL人脸数据集和Iris数据集上的实验验证了该算法的可行性

二叉树支持向量机分类算法主要是构造一个偏二叉树或是构造一颗完全二叉树，但是偏二叉树分类的准确性虽高而分类的效率低，完全二叉树分类的效率高但是准确性不高。本文提出一种算法，结合了以上两种二叉树构造方法的优点，并且更能反映样本的真实分布。实验结果表明，新算法具有较高的推广性能。

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