这是一个经典的基于matlab的支持向量机算法，包括数据预处理、模型计算、模型预测等，简单易懂。

svm支持向量机原理的介绍以及方法的应用。

svm-gpu 适用于带GPU的多类支持向量机（SVM）库。 这是一种快速且可靠的分类算法，在有限的数据量下性能很好。 支持向量机 ： 支持向量机是有监督的学习模型，可以分析数据并识别模式。 一个特殊的特性是，它们同时最小化了经验分类误差并最大化了几何余量。 因此，它们也被称为最大余量分类器。 支持向量机的优点是： 在高维空间有效。 在维数大于样本数的情况下仍然有效。 在决策函数中使用训练点的子集（称为支持向量），因此它也可以提高存储效率。 多功能：可以为决策功能指定不同的内核功能。 提供了通用内核，但是也可以指定自定义内核。 与神经网络相比，在有限数量的样本（数千个样本）中实现了更高的速度和更好的性能 支持向量机的缺点包括： 如果特征数量远大于样本数量，则在选择内核函数时应避免过度拟合，并且正则化项至关重要。 SVM不直接提供概率估计，而是使用昂贵的五重交叉验证来计

内置麻雀搜索算法优化支持向量机的程序，还有麻雀搜索算法提出的原论文

采用matlab自带的quadprog（）函数对支持向量机模型进行求解。整个文件夹包含测试用数据集，可运行。

SVMImageClassification:基于SVM的简单机器学习分类，可以使用svm, knn, 朴素贝叶斯，决策树四种机器学习方法进行分类

经典SVM算法matlab程序,用于各种利用MATLAB对数据进行SVM仿真的实验。 经典SVM算法matlab程序,用于各种利用MATLAB对数据进行SVM仿真的实验。

光谱特征集-波峰、平坦度、偏度、斜率、减少

用matlab根据Hough变换和SVM做足球场地图像禁区检测, 这个是工程文件，内有程序运行步骤和说明文档 程序文档摘要 实现函数：function [mean]=acquiremean(w) 实现功能：计算并返回输入图像主色值。 实现函数：function Q=maincolour(I) 实现功能：计算并返回输入图像主色率 实现函数:function Q=yuchuli(I) 实现功能:提取禁区候选图中场地区域 实现函数:function lines=line_extract(I_ORG) 实现功能:对输入真彩图像进行直线提取 训练SVM [xsup_si,w_si,w0_si,pos_si,tps_si,alpha_si] = svmclass(Xapp,yapp,C,lambda,kernel,kerneloption,1); 测试 [Xtest]=normalizemeanstd(Xtest); xpred = svmval(Xtest,xsup_si,w_si,w0_si,kernel,kerneloption,1);

花了好长时间写的svm多分类 具体的使用在百度上 这个辛苦分应该给的吧 谢谢啦