非线性回归用支持向量机源代码

MATLAB支持向量机--libsvm,有需要的朋友可以下载用用。

SVMGUI支持向量机可视化，可实现支持向量机的分类和回归计算

机器学习实战(第六章-支持向量机-所有代码与详细注解-python3.7) 机器学习实战(第六章-支持向量机-所有代码与详细注解-python3.7)

支持向量机C++.zip，做开发的识别的，经常使用的非常经典的分类方法

support vector method for function approximation,regression estimation and signal processing 这是支持向量机的一个里程碑

数据融合matlab代码TimeSeries_Classifier 使用神经网络和SVM对时间序列/顺序数据进行分类 使用前馈网络（具有递归神经网络扩展）和支持向量机算法对时间序列模式进行分类时的比较 语： Matlab的 代码： 神经网络（具有RNN扩展的前馈）： 支持向量机（SVM） 资料集：

支持向量机的matlab代码，能够运行，希望对大家有所帮助！

svm预测Matlab代码MISVM：多实例支持向量机 由加里·多兰（） 概述 MISVM包含用于多实例（MI）学习框架的众多支持向量机（SVM）算法的Python实现。 这些实现已创建，可在以下出版物中使用： Doran，Gary和Soumya Ray。 支持向量机方法在多实例分类中的理论和实证分析。 出现在《机器学习日记》中。 2013。 安装 该软件包可以通过两种方式（简单的方式）安装： # If needed: # pip install numpy # pip install scipy # pip install cvxopt pip install -e git+https://github.com/garydoranjr/misvm.git#egg=misvm 或通过手动运行安装文件 git clone [the url for misvm] cd misvm python setup.py install 请注意，代码取决于numpy ， scipy和cvxopt软件包。 因此，请先安装这些软件。 如果找不到它们，构建可能会失败。 有关更多信息，请参见： ：Pytho

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。