在线svm训练的实现，以实现预测。速度很快，相当准确

首先对时间序列进行emd分解，然后对每个分量进行svr建模，最后把测试集的结果相加作为最终结果

svr算法matlab代码Pattern_Regression_Matlab Matlab代码用于支持向量回归（SVR）和启示向量回归（RVR）分析以及交叉验证，以评估预测能力。 另请参阅此处的代码。 如果您使用这些代码，将不胜感激引用我们的相关论文。 Zaixu Cui, Gaolang Gong, The effect of machine learning regression algorithms and sample size on individualized behavioral prediction with functional connectivity features, (2018), NeuroImage, 178: 622-37 Zaixu Cui, et al., Individualized Prediction of Reading Comprehension Ability Using Gray Matter Volume, (2018), Cerebral Cortex, 28(5):1656–72 Zaixu Cui, et al., Indivi

在文件svr_test.m中运行示例SVR_SMO 使用 SMO 求解器创建 SVR 模型向量x（mx1），y（mx1）对应于y = f（x）的点集是x个实数值的实函数。 SMO求解器使用常数C，tol（公差），eps（ε），T（最大Iter）。 的选择内核以类型定义（“ l”表示线性，“ r”表示rbf，“ p”表示多项式和's' forsigmoid）。 根据内核的选择将使用附加的纳尔参数（伽玛，偏移和功率）。 训练结果将以alpha系数和b给出临界点。 实施者：Flake、Gary William 和 Steve Lawrence。 “高效的“使用SMO进行SVM回归训练”，《机器学习》，第46卷，第1-3期（2002年）：271-290。

使用C语言基于epoll实现一个websocket的服务,包含了session的管理。资源由个人整理总结用于学习 解压后make命令使用生成mana_svr可执行文件,其中上传了一个简单的index.html文件用于调试

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Probreg is a library that implements point cloud registration algorithms with probablistic model. The point set registration algorithms using stochastic model are more robust than ICP(Iterative Closest Point). This package implements several algorithms using stochastic models and provides a simple interface with . Core features Open3D interface Rigid and non-rigid transformation Algorithms Maximum

需要matlab安装深度学习包

Windows NT4.0server版

svr代码和RBF核函数，可以对初学者进行指导，有一定的使用价值