SVM算法中最后求解拉格朗日乘子优化的SMO算法的C++实现版本

机器学习方法在股指期货预测中的应_省略_SVM和XGBoost的比较分析_黄卿.pdf

该模拟有助于理解空间矢量脉冲宽度调制。 我希望它对你很有帮助。 下面的链接解释了如何在 Simulink 模型中实现 SVM “ https://www.researchgate.net/publication/341965416_Implimentation_of_Space_Vector_Modulation_SVM_in_MATLAB_Simulink_-_Hand_outs ” 也下载这个文件（上面的链接），以便更好地理解 SVM。 如果有任何问题要理解请联系我（nest2020engg@gmail.com）gmail。 谢谢....

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matlab中rbf源代码支持向量机 在该存储库中，提供了一个MATLAB工具箱，以针对不平衡和多类型分类问题训练和测试基于支持向量机（SVM）的模型。 附加了两个分类技巧，即granularization和binary-tree以形成GBT-SVM模型。 有关该模型的详细信息，请参考我的。 工具箱的构造 文件夹中的代码和脚本可用于构建粒度SVM（GSVM）模型，该模型能够形成树结构分类器。 我在这里列出了名称和相应的注释。 方法 评论 getGranule 通过将主要类别拆分为子集或颗粒来生成平衡的数据集。 myCrossSVM 通过交叉验证和网格化训练SVM模型，内核是可选的。 myGSVM预测 使用训练有素的模型对新样品进行分类。 获取颗粒 为了获得平衡的数据集，您可以使用getGranule作为 >>> [DataGranules] = getGranule(data,label) 输出DataGranules是一个结构，形成为 数据粒度 MajIdx ：主要类别的标签 MinIdx ：次要类别的标签 GraNum ：颗粒数 MinData ：次要样本的数据和标签 MajDat

初步了解支持向量机，支持向量机的入门程序，和用于肌电信号模式识别的入门程序。

支持向量机(Support Vector Machine 简称SVM)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。

主泵是核电厂非常重要的设备，它直接关系到整个核动力装置能否安全运行，对其进行有效的故障诊断十分必要。支持向量机(SVM)具有使用较少的训练样本达到较好分类效果、不需要故障分类的先验知识的特点，可以应用于主泵的故障诊断。为此，首先使用小波变换提取某主泵的转子质量不平衡、转子不对中、碰摩等-Z-种典型故障的故障信息，然后使用最小二乘支持向量机(LS SVM)方法对故障模型进行训练，最后对训练得到的模型进行故障诊断。诊断结果较好，从而验证了该方法的有效性。

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