matlab代码步骤 pca-svm pca+svm+matlab for face detection demo.m包含每个步骤的详细解释 我在博客中对该代码的条理进行了整理，具体可以看我的博客。博客地址： 如果觉得对你有帮助，请给个star支持下作者~

学习和了解MATLAB在神经网络中的应用，增加对MATLAB和神经网络的熟悉程度

SVM 初学者操作步骤，简述支持向量机从训练测试的所有过程。清晰明了，适用于初学者学习了解支持向量机的整个过程。

一个包含常用模式识别方法的工具箱，使用简单

鸢尾花数据集分析与线性分类。数据统计特性分析。Logistic回归和SVM方法，分类可视化

基于SVM与人工神经网络的车牌识别算法，使用了OpenCV的图像处理函数，在VS2013 + OpenCV 2.4.9平台上实现

【SVM预测】基于粒子群优化支持向量机实现预测matlab源码.md

该算法在GITHUB上，我们将该代码重新编译了，并增加了需要的库 opencv2.4.2 有问题可以 ： yfyg3896@sina.com

multilabelsvm 该库允许svm（支持向量机）在nodejs和浏览器中支持多类。 安装 节点 npm install multilabelsvm 对于svm内核选项，请参考svmjs初始化分类器，如下所示 var multilabel = require('multilabelsvm' ); var actionClassifier = new multilabel.Classifier({kernel : 'linear'}); 浏览器 您需要为此包含svmjs。 // include the library < script src = "./svmjs/lib/svm.js" > < / script > < script src = "./lib/multilabelsvm.js" > < / script > < script > var actionClass

二手车价格预测得分：91％ 数据清理，数据可视化，数据预处理，ML模型（LR，DT，RF，GBR，KNN，SVM，XGBR，TENSORFLOW），PCA，LDA，度量标准（R Square，MSE，RMSE，MAE）