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SVM
- 有基于 matlav的svm软件工具，感觉挺好用的。里面有很多实例，稍加修改就可以使用。例如三分类问题： 1、输入三类数据xapp yapp 2、选择多类分类方法（一对多或一对一或m-svm） 3、设置参数 4、调用训练函数得到向量机参数 5、输入测试数据，得到预期结果。 -There is matlav based on the SVM-based software tools, I feel pretty useless. Inside there is a lot
GA_SVM
- 对于小样本而言，SVM的仿真效果要比神经网络好，但是SVM的性能依赖于它的两个训练参数，本算法是用GA自动选择SVM的两个参数。-For small sample case, SVM simulation results than the neural network is good, but the performance of SVM depends on its two training parameters, the algorithm is automatically selected
libsvm_src_2.6NOTE
- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件还有一个特点，就是对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数就可以解决很多问题；并且提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件包可以在http://www.csie.ntu.edu.tw/~c
libsvm-mat-2[1].9-11
- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件还有一个特点，就是对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数就可以解决很多问题；并且提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件包可以在http://www.csie.ntu.edu.tw/~c
svmcgforclass
- 支持向量机（SVM）参数寻优的matlab文件-SVM parameter optimization
chapter14
- SVM神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测 ，利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练-SVM Neural Network Regression analysis--- The Shanghai Composite Index opened index forecast, Regression analysis of the best parameters for SVM network training
SVM_GUI_3.1[mcode]{by-faruto}
- 支持向量机SVM(Support Vector Machine）作为一种可训练的机器学习方法，依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取，可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表。 基本情况 Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）。支持向量机的提出有很深的理论背景。 支持向量机
SVMcgForRegress
- SVM（支持向量机）参数寻优代码，可自动实现支持向量机的参数寻优-SVM (support vector machine) parameter optimization code that can automatically support vector machine parameter optimization
SVM-neural-networks-
- SVM神经网络中的参数优化 -如何更好的提升分类器的性能 绝对可以无错运行-SVM neural network classifier parameter optimization performance improvement - how to better the absolute can be error free operation
SOMShenJingWangluoFenLei
- SVM神经网络中的参数优化 -如何更好的提升分类器的性能 绝对可以无错运行-SVM neural network classifier parameter optimization performance improvement - how to better the absolute can be error free operation
svm
- 1．掌握支持向量机（SVM）的原理、核函数类型选择以及核参数选择原则等； 2．熟悉基于libSVM二分类的一般流程与方法；-1. Master support vector machine (SVM) principles, and the type of kernel function kernel parameter selection principles 2. Familiar with the process-based approach libSVM two classifi
PSO-SVM
- 利用PSO算法优化SVM向量机参数。测试指标为MAPE和均方根误差。-Optimization of SVM Parameters by PSO Algorithm. The test indexes are MAPE and root mean square error.
SVM
- SVM神经网络中的参数优化 -如何更好的提升分类器的性能-The SVM parameters optimization of neural network- how to better improve the performance of the classifie
svm
- MATLAB平台提取一段语音信号的mfcc参数(MATLAB mfcc feature extract)
7.支持向量机
- python中的sklearn的SVM实例演练代码，立刻熟悉SVM的使用过程以及参数调整(Sklearn's SVM instance drill code in python, immediately familiar with the use of SVM and parameter tuning)
FA
- 使用SVM算法进行分类，其中采用萤火虫算法进行SVM参数的优化。(SVM algorithm is used for classification, which uses the firefly algorithm to optimize the SVM parameters.)
SVMcg
- LIBSVM的参数寻优，主要是自动计算惩罚系数和核函数中的gamma函数(The parameter optimization of LIBSVM is mainly to automatically calculate the penalty coefficient and the gamma function in the kernel function)
SVDDcg
- SVDD参数C和g的网格优化，根据faturo大神的SVM参数优化改编(Grid optimization of SVDD parameters C and G)
基于SVM参数寻优算法的GUI实现
- 关于SVM参数寻优算法的GUI界面实现代码(GUI Interface Implementation Code for the SVM Parameter Optimization Algorithm)
DE
- DE+SVM的简单实现，通过准确率来优化SVM的参数，从而提高分类准确率(The simple implementation of DE+SVM optimizes the parameters of SVM through the accuracy, so as to improve the classification accuracy)