支持向量机非线性回归通用matlab程序

两个数据集的特征都是2维的，样本规模为几百

吴恩达机器学习ex6Support Vector Machines数据集

基于一个公开数据集和一个BCI竞赛数据集，提供一个SVM-CSP运动想象二分类demo，详见https://www.xxy.ink/learn/bci/2.html。包含脑电CSP特征提取，运动想象支持向量机分类，bbci和biosig工具箱等。

提出一种新型的基于光滑Ramp损失函数的健壮支持向量机，能够有效抑制孤立点对泛化性能的影响，并采用CCCP将它的非凸优化目标函数转换成连续、二次可微的凸优化。在此基础上，给出训练健壮支持向量机的一种Newton型算法并且分析了算法的收敛性质。实验结果表明，提出的健壮支持向量机对孤立点不敏感，在各种数据集上均获得了比传统的SVMlight算法和Newton-Primal算法更优的泛化能力。

根据《Pattern Recognition and Machine Learning》这本书的第7章（稀疏核机）的7.1节，介绍了样本数据线性可分的线性可分支持向量机和样本数据重叠的线性支持向量机，以及支持向量回归。详细介绍了公式的推导过程，以及SMO算法。

MATLAB源码集锦-基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码

支持向量机-SVM.pdf

个人感觉挺好的支持向量机ppt，介绍的挺容易懂的

适合初学者学习的SVM、SVR工具箱 该工具箱包括了二种分类,二种回归,以及一种一类支持向量机算法 (1) Main_SVC_C.m --- C_SVC二类分类算法 (2) Main_SVC_Nu.m --- Nu_SVC二类分类算法 (3) Main_SVM_One_Class.m --- One-Class支持向量机 (4) Main_SVR_Epsilon.m --- Epsilon_SVR回归算法 (5) Main_SVR_Nu.m --- Nu_SVR回归算法 另附： (1) 目录下以Main_开头的文件即是主程序文件,直接按快捷键F5运行即可 (2) 工具箱中所有程序均在Matlab6.5环境中调试通过，不能保证在Matlab其它版本正确运行