有训练数据和测试数据，可以运行

针对电力负荷的小样本、非线性、高维数和局部极小点等问题,提出采用最小二乘支持向量机方法建模,以历史负荷、温度、湿度等数据作为输入量,对短期电力负荷进行预测;针对最小二乘支持向量机在建模中存在的参数选取问题,采用一种根据种群多样性信息来指导初始种群选取和避免粒子早熟收敛现象的改进粒子群优化算法来优化最小二乘支持向量机的惩罚因子和核参数。仿真结果表明,基于改进粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法较最小二乘支持向量机预测方法、基于基本粒子群优化算法和最小二乘向量机的预测方法具有更好的预测精确度。

基于支持向量机与BP神经网络的税收收入预测模型.pdf

打包Matlab博士论文关于垃圾邮件分类-一种基于支持向量机的垃圾邮件识别方法.pdf 改进的贝叶斯分类对垃圾邮件识别探讨.pdf 基于NP的垃圾邮件分析系统的设计与实现.pdf 基于文本分类技术的垃圾邮件识别系统.pdf 基于信息熵和决策分类技术的邮件识别研究.pdf 简体中文垃圾邮件分类的实验设计及对比研究.pdf 结合词相关特征与流行学习的中文问句分类.pdf 一种基于支持向量机的垃圾邮件识别方法.pdf 基本都是去年的论文，我去国家图书馆偷来的。那里清华同方还有各种数据库可以一天上网半小时偷。。。

支持向量机算法matlab程序，可以实现数据的二分类svm算法

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。

An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods 支持向量机导论

在非协作通信中，需要对接收的信号进行调制方式的自动识别。在高阶累积量域内构造信号识别的特征向量，采用基于二叉树的支持向量机将识别特征向量映射到高维空间并构造最优分类超平面，实现对数字调制信号的自动识别。该算法不仅结构简单、计算量小，而且解决了样本在低维空间中的不可分问题，具有良好的泛化推广能力。理论分析和仿真结果证明了该算法的正确性和有效性。

利用LSSVM对数据进行训练，然后可以进行分类和预测，包括LSSVM工具箱。

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(19)Python实现支持向量机(Programming Exercise 6)-附件资源