完整的引力搜索算法优化支持向量机GSA-SVM的matlab代码，可以直接运行，稍作修改就可以改为自己想要的程序，有详细的注释，简单易懂

INSE6180 使用3个研究论文的数据挖掘算法实现。 该项目使用所有上述算法对从IMDb数据库获得的数据进行ML分析。 这些算法（朴素贝叶斯算法，决策树算法和支持向量机）在不同的数据集上效果最佳，但为了使它们更公平，已使用了新的IMDb数据库。 首先，对数据进行清洗，预处理，修剪然后整合，以便为分类器提供可能的最佳有意义数据。 考虑到要进行分析，分类器从头开始用Python语言编写了脚本。 最后，在已开发的分类器中进行分析，并进行比较研究。 队友：Gursimran Singh –40080981 Ufuoma Ubor-40072909 Darshan Dhananjay –40079241 Ashmeet Singh -40070369 V. Subramaniyaswamy，MV Vaibhav，RV Prasad和R. Logesh，“使用多元回归和SVM预测电影票房成功

对于初学者支持向量机是一个不错的选择，里面有程序注释。

乳腺癌分类 使用支持向量机的乳腺癌诊断分类 客观的： 知识库是一项学习练习，旨在： 从可用数据集中应用机器学习的基本概念 根据观察到的数据集评估和解释我的结果并证明我的解释是正确的 创建笔记本作为计算记录并记录我的思考过程。 分析分为多个部分，保存在该存储库的juypter笔记本中识别问题和数据源探索性数据分析预处理数据构建模型以预测乳房细胞组织是恶性还是良性 达到的精度-97％

本代码根据传统Python2.7代码进行勘误，进行的修改。调用SVM识别人脸。

将支持向量机理论引入振动机械故障诊断中,提出了新的故障诊断模型—PSO-SVM模型,并采用粒子群优化算法对支持向量机的参数进行优化,使得故障诊断结果更加准确。通过实例中的样本数据进行新模型的训练与测试,将其结果与传统神经网络相比,证明其模型具有更高的准确性。

libsvm网格法查找最优参数函数 SVMcgForClass.m（内用svmtrain函数） (libsvm grid method to find the optimal parameter function SVMcgForClass.m (with svmtrain function))。希望大家能够用上

July老师课程的Pdf，由于现在微盘处于检查阶段，这里只是方便大家下载。 对应July老师博文地址： http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837

支持向量机SVM是一种新的机器学习方法，其基础是统计学理论。模型泛化能力强；进行非线性分类时通过高维空间变换。

multisvm多分类支持向量机，不错的资源