主要介绍了Python SVM(支持向量机)实现方法,结合完整实例形式分析了基于Python实现向量机SVM算法的具体步骤与相关操作注意事项,需要的朋友可以参考下

使用Python支持向量机的代码实现，首先基于简化版的SMO实现分类超平面的计算，但时间较长，然后将完整版的SMO算法封装到类中，实现超平面的快速计算。最后使用SVM进行手写体识别实例的实现

【语音识别】基于结合mfcc和lpc特征、SVM支持向量机实现中英语种识别matlab源码.md

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM ）是由贝尔实验室研究者Vapnik等于1995年首先提出的一种新的机器学习理论。 SVM主要思想是针对两类分类问题，在高维空间中寻找一个超平面作为两类的分割，以保证最小的分类错误率。 SVM一个重要的优点是可以处理线性不可分的情况，在解决小样本、非线性及高维（避免维灾难）模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 SVM独特的特点：使用训练集的一个子集来表示决策边界，该子集称作支持向量。

【SVM预测】灰狼算法优化svm支持向量机预测matlab源码

作为SVM的机器学习库，内含matlab，Python，C++，Java封装。版本号为3.24,2019年。

MATLAB实现SVM(支持向量机)时间序列预测数据集

python实现SVM支持向量机代码CSV文件。elativeLayout xmlns:android= http: //schemas.android.com/apk/res/android android:layout_width= fill_parent android:layout_height= f...

matlab程序+数据集（预处理完成的）

svm支持向量机对手写字符进行分类