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自己学习ＳＶＭ支持向量机的学习笔记，对我自己用处比较大，对你们不知道大不大

线性支持向量机在Matlab里的实现+范例程序，运用quadprog求极值

这个贡献展示了使用 Matlab quadprog 函数训练 SVM 是多么简单。

cuda支持向量机的仿真，以及其加速算法

osu_svm3.00 guowai人开发的svc学习工具包 用于svm学习 训练

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【预测模型】基于灰狼算法优化支持向量机SVM实现分类matlab源码.zip

针对传统支持向量机分类方法在脑电信号处理中存在分类正确率低的问题,将聚类思想与二叉树支持向量机结合构造多类SVM分类器。实验以“BCICompetition2005”中的DatasetⅢa为例,先对采集的4类运动想象脑电信号应用小波变换进行去噪;再在分析小波包频带划分特点的基础上,利用小波包进行分解与重构,获取相应的能量特征;最后应用改进后的支持向量机(SVM)分类方法对特征信号进行分类。结果表明该方法分类正确率较高,可以达到91.12%,并且有效的减少了分类器的个数,最终达到较好的识别效果。

vs2015+opencv3.4.0+opencv_contrib_3.4.0，用sift提取特征，用kmeas形成词汇表（bow)，用svm进行分类。 正确率82%左右。