testSetRBF2主要用于人工智能机器学习中的数据训练集使用

提供不同核函数的svm代码，包括详细的注解说明，简单易懂

SVM算法，包括线性和非线性分类,是模式别别中的典型算法和应用

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使用C#编写的SVM算法，低维数据规模，训练效果极佳，可供C++/C编写算法参考。 个人能力有限，如有问题，欢迎指正！

针对基于两种不同意识任务( 想象左手运动和想象右手运动) 的脑机接口, 使用共空间模式算法对 BCI 2003 竞赛数据进行特征提取; 基于滑动时间窗, 利用 CSP 方法对C3, Cz 和 C4 位置的脑电信号进行处理利用支持向量机对特征进行分类, 获得最大分类正确率 82 86% , 最佳时间点 4 09 s, 最大互信息 0 47 bit, 最大互信息陡度 0 431 bit/s与 BCI 2003 竞赛结果相比, 最大互信息陡度有了显著提高, 证明该方法更适合 BCI 实时系统的要求

云计算环境下的并行SVM算法研究.pdf

模式识别课上的SVM分类器训练及测试程序（Matlab），带训练集和测试集，可直接使用，计算正确率，好用

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SVM法即支持向量机(Support Vector Machine)法，由Vapnik等人于1995年提出，具有相对优良的性能指标。该方法是建立在统计学习理论基础上的机器学习方法。通过学习算法，SVM可以自动寻找出那些对分类有较好区分能力的支持向量，由此构造出的分类器可以最大化类与类的间隔，因而有较好的适应能力和较高的分准率。该方法只需要由各类域的边界样本的类别来决定最后的分类结果。 支持向量机算法的目的在于寻找一个超平面H(d),该超平面可以将训练集中的数据分开，且与类域边界的沿垂直于该超平面方向的距离最大，故SVM法亦被称为最大边缘(maximum margin)算法。待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响，SVM法对小样本情况下的自动分类有着较好的分类结果。