深入浅出讲解SVM的原理和应用，有点类似于傻瓜式的教学方法，个人觉得很有帮助。 SVM入门（一）SVM的八股简介 SVM入门（二）线性分类器Part 1 SVM入门（三）线性分类器Part 2 SVM入门（四）线性分类器的求解——问题的描述Part1 SVM入门（五）线性分类器的求解——问题的描述Part2 SVM入门（六）线性分类器的求解——问题的转化，直观角度 SVM入门（七）为何需要核函数 SVM入门（八）松弛变量。 SVM入门（九）松弛变量（续）。 SVM入门（十）将SVM用于多类分类。

最小二乘支持向量机MATLAB程序（附详细说明） 该工具箱主要用于商业用Matlab软件包使用。Matlab的工具箱已经在不同的计算机体系结构编译和测试，包括Linux和Windows。大部分函数可以处理的数据集可高达20，000或更多点的数据。LS- SVMlab对Matlab接口包括一个适合初学者的基本版本，以及一个多类编码技术和贝叶斯框架的更先进的版本。

【预测模型】基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现预测matlab源码.zip

该课程是目前讲解SVM的最详细的课程，详细的讲解了SVM的数学推导过程，SMO算法的数学推导过程，并根据最终推导的公式使用python原生代码进行了实现，公式与代码一一对应。把最难理解的SVM讲解的非常透彻。

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基于粒子群优化-支持向量机方法的下肢肌电信号步态识别

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针对非线性隐式极限状态方程的可靠度指标计算,将支持向量机和粒子群优化算法相结合,提出了一种结构可靠度算法.首先结合支持向量机不受样本点限制的优点,将历次迭代产生样本点加入本次迭代样本点中,采用支持向量机对样本点进行训练,然后引入粒子群优化算法计算可靠度指标,解决迭代过程中支持向量机回归模型可靠度指标计算震荡不收敛的情况,最后根据可靠度指标收敛得到的支持向量机回归模型,采用重要抽样法计算失效概率.计算结果表明:该方法得出的失效概率具有较好的精度,特别是针对迭代过程中可靠度指标不收敛的情况具有良好的适用性.

【摘要】 在分析支持向量机原理的基础上，分别从人脸检测、验证和识别、说话人/语音识别、文字/手写体识别、图像处理及其他应用研究等方面对SVM的应用研究进行了综述，并讨论了SVM的优点和不足，展望了其应用研究的前景。 【Abstract】 The paper reviews the principles of SVM and then overviews its application research such as face detection, verification and identification, speaker/speech identification, character/script identification, image processing, and other applications. In the conclusion section, it discusses the advantages and shortcomings of SVM and looks forward to its attractive application research prospect.

软件介绍: 在做支持向量机时需要的libsvm3.1工具箱，具体安装步骤请自行从网上搜索获得。内附两个版本，分别是3.1和3.21。