matlab里支持向量机工具箱，好用-matlab in Support Vector Machine Toolbox， 易于使用

MATLAB数学建模工具箱安装步骤 % 1. 将工具箱例如：GraphTheory.zip解压缩至matlab安装路径下\toolbox\; % 2. 启动Matlab,利用Path Browser中的Add path菜单将 % matlab11\toolbox\工具箱文件夹路径增至path中,放在最前面，并保存设置； % 3. 回到你的工作目录。现在GraphTheory已成为一个普通的工具箱了。 % 可以使用命令help GraphTheory查看内容或直接用命令GraphTheory学习教程。

内容详细完整，详细介绍matlab的支持向量机工具箱，方便学习交流,

matlab均方误差的代码平滑支持向量机工具箱 介绍 SSVM工具箱是Matlab中的平滑支持向量机的实现。 SSVM是传统SVM的重新构造，可以通过快速的Newton-Armijo算​​法解决。 此外，选择一个好的参数设置以在学习任务中获得更好的性能是一个重要的问题。 我们还提供自动模型选择工具，以帮助用户获得良好的参数设置。 现在，SSVM工具箱包括用于分类和自动的工具。 主要特征 解决分类（）和回归（）问题 支持线性，多项式和径向基核 提供带有RBF内核的SSVM和SSVR的自动模型选择 通过使用精简内核（RSVM）可以处理大规模问题 提供交叉验证评估 使用正则化最小二乘法提供零以外的替代初始点 下载SSVM工具箱 资料格式 SSVM工具箱是在Matlab中实现的。 使用可以加载到Matlab中的数据格式。 实例由矩阵（实例的行和变量的列）表示，标签（1或-1）或响应由列向量表示。 用于分类 回归 以下是一些样本数据集。 代码用法 SSVM工具箱包含三个主要功能：用于支持向量机训练的ssvm_train，用于支持向量机预测的ssvm_predict和用于自动模型选择的芙蓉。 ss

采用最小二乘法支持向量机对数据进行分类，预测。 该程序已经过验证，可以使用。

这里有四种支持向量工具箱，并且由陆博士给编写了一些实例，包括多类分类的情况，送过来，大家看看

支持向量机工具箱,内含demo程序,教你如何训练SVM和进行特征分类

林智仁SVM讲义(英文).pdf 和Matalb的libSVM3.11工具箱

最小二乘支持向量机工具箱使用指南详细介绍了各种函数的使用方法，并带有分类和回归分析的程序例子。

%% 若转载请注明： % faruto and liyang , LIBSVM-farutoUltimateVersion % a toolbox with implements for support vector machines based on libsvm,2009. % Software available at http://www.matlabsky.com % % Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin, LIBSVM : a library for % support vector machines, 2001. Software available at % http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm 这是faruto 在libsvm基础上给出相应的辅助函数插件，方便用户来选取最佳的参数，包括：归一化函数:scaleForSVM；pca降维预处理函数：pcaForSVM；网格参数寻优函数(分类问题):SVMcgForClass；网格参数寻优函数(回归问题):SVMcgForRegress；利用PSO参数寻优函数(分类问题):psoSVMcgForClass；利用PSO参数寻优函数(回归问题):psoSVMcgForRegress；利用GA参数寻优函数(分类问题):gaSVMcgForClass；利用GA参数寻优函数(回归问题):gaSVMcgForRegress