基于一种改进粒子群算法的SVM参数选取，主要介绍一种新的优化算法

SVM分类代码，多分类，解决了其他代码中只能两分类的限制，非常有用，人工智能实验

本资源包含鸢尾花训练数据和源代码，代码注释详细，可用于小白初学机器学习

SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。

利用hog+svm训练识别模板，内附详细的代码说明

liblinear最新版1.96（2014.11出），有需要的拿去

详细的介绍了SVM分类算法，从数学推导过程到代买实现，文档内容均来自csdn博客整理

matlab弹球代码Unified_Pin_SVM 它是 Unified Pin-SVM QPP 的 MATLAB 实现，它可以真正意义上最小化 Pinball 损失函数，而无需担心其参数 tau 的符号。 题为“评论弹球损失支持向量机”的论文中描述的所有实验结果都可以通过这些代码获得。 以下是通过单击获得题为“评论弹球损失支持向量机”的论文中详述的所有数值结果的步骤。 在 MATLAB 中打开名为“main_2linear.m”的文件。 对于线性内核结果，在第 277 行设置 kernel=1，对于非线性内核结果，设置 kernel=2。 运行代码。 20 个常见基准数据集的数值结果（在题为“评论弹球损失支持向量机”的论文中也有详细说明）将简要显示在命令窗口中。 它还可以存储在 excel 文件 'nonlin_res_pin.xlsx' 中。 论文中使用的所有图都将由一个生成。 文件详细信息 'Unfied_pin_svm.m' 是提议的统一 Pin-SVM 模型的 quadprog 实现。 'pin_svm.m' 是现有 Pin-SVM 模型的 quadprog 实现。 如有任何

深入浅出讲解SVM的原理和应用，有点类似于傻瓜式的教学方法，个人觉得很有帮助。 SVM入门（一）SVM的八股简介 SVM入门（二）线性分类器Part 1 SVM入门（三）线性分类器Part 2 SVM入门（四）线性分类器的求解——问题的描述Part1 SVM入门（五）线性分类器的求解——问题的描述Part2 SVM入门（六）线性分类器的求解——问题的转化，直观角度 SVM入门（七）为何需要核函数 SVM入门（八）松弛变量。 SVM入门（九）松弛变量（续）。 SVM入门（十）将SVM用于多类分类。

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