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LS_SVM最小二乘支持向量机Matlab源码
- 自编的最小二乘支持向量机Matlab代码，主要用于非线性回归
支持向量机算法及其代码实现
- 支持向量机（SVM），起初由vapnik提出时，是作为寻求最优（在一定程度上）二分类器的一种技术。後来它又被拓展到回归和聚类应用。SVM是一种基于核函数的方法，它通过某些核函数把特征向量映射到高维空间，然後建立一个线性判别函数（或者说是一个高维空间中的能够区分训练数据的最优超平面，参考异或那个经典例子）。假如SVM没有明确定义核函数，高维空间中任意两点距离就需要定义。
SVM_SteveGunn.rar 支持向量机的程序
- 支持向量机的程序，可以进行分类和回归，效果比神经网络好，没有维数灾难的问题，是比较好的建模方法。,Support vector machine procedures can be carried out the classification and regression, the effect better than the neural network, there is no dimension disaster problem, it is more good modeling metho
mysvm
- mysvm c++版本，支持向量机，可用于回归预测等-mysvm c++ version
winsvm2.0
- 本软件是 windows系统平台下的支持向量机软件，包括了支持向量机的几种常用类型，可用于分类和回归-This software is under the windows system platform support vector machine software, including support vector machines for some commonly-used type, can be used for classification and regression
svm1
- 介绍了支持向量机的原理,建立了支持向量机回归模型-a support vector machine (SVM) principle
svm-predict
- 支持向量机用于回归预测的部分，功能强大又简单容易理解，用于模式识别的好工具-Parts of SVM for predict,gteat function and easy to understand, a good machine for classification
gridregression
- 根据libsvm中的grid.py改写的支持向量机回归栅格搜索算法-Grid.py According to rewrite the libsvm Support Vector Machine Regression grid search algorithm
PS0-SVR
- ：针对发酵过程中生物参数难以实时在线测量的问题，建立了用于生物参数状态预估的 支持向量机软测量模型。考虑到该支持向量回归(SVR)模型的复杂性和冷化特征取决于其三 个参数 ，c， 能否取到最优值，采用粒子群优化(PSO)算法实现对参数 ，c， 的同时寻优。在 此基础上，以饲料用 ．甘露聚糖酶为对象，建立了基于PSO—SVR的发酵过程产物浓度状态预估 模型。发酵罐控制结果表明：该模型具有很好的学习精度和泛化能力，可实现对 ．甘露聚糖酶 产物浓度的实时在线预估。-In
Inertiadevicefaultpredictionbasedonwavelet
- ：为了提高最小二乘支持向量回归机的性能，将Morlet小波核函数引入其中，形成了最小二乘小波支 持向量回归机模型。利用待优化的参数重构模型的目标函数和约束条件，并在此基础上通过遗传算法进行参数 选择，从而提高了该模型的泛化能力。将最小二乘小波支持向量回归机应用于导弹陀螺仪的漂移趋势预测，仿真 实验结果表明了该方法的有效性和可行性，因此可以为陀螺仪的故障预报、可靠性辅助决策提供依据。-To improve the ability of least square support vect
Libsvm2.32
- libsvm的是一个简单，易于使用和高效的软件的SVM 分类与回归。它可以解决ç - SVM分类， 努SVM分类，一类支持向量机，ε- SVM的回归， 和Nu - SVM的回归。本文件解释了libsvm的使用。-Libsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVM classification and regression. It can solve C-SVM classification,
work
- 最小二乘支持向量机工具箱可用来分类 回归和预测很方便-this is a tool for the least vector machine,it can classier and regession.easy
ReviewofSVM-basedControlandOnlineTrainingAlgorithm
- 支持向量机以其模型结构简单、较好的推广能力和全局最优解等特点已经被用来进行智能 控制的研究，主要包括采用支持向量机回归的非线性时间序列的建模与预测、系统辨识等建模方 面的研究以及优化控制、学习控制和预测控制等方面的研究以及采用支持向量机的故障诊断的研 究。由于现有SVMR基于二次规划的优化方法不适合控制过程的在线训练，因此出现了对SVMR 在线训练算法的研究。分析了国内外这些研究内容的最新研究进展，旨在探讨归纳支持向量机在控 制领域研究的主要成果和存在的问题，以便为进一步的研
svm_wenxian
- 支持向量机是一种新颖的机器学习方法，主要用于模式识别、回归预测、函数逼近、参数估计。相比于其他的学习方法，支持向量机不仅克服了非线性，局部极小和维数灾难问题，而且具有更好的泛化能力。-Support vector machine is a novel machine learning method, mainly for pattern recognition, regression, function approximation, parameter estimation. Compared
OnlineSVR_Matlab_7.0_Code
- 在线支持向量机回归算法的matlab实现-Online support vector machine regression algorithm matlab implementation
SVM-REGRESSION
- 一篇关于支持向量机回归算法的研究与应用，较详细的介绍了有关支持向量机的原理和使用方法。-intrudce the principle of SVM regression and the method of using it.
gcsSVMcgForRegress
- 基于高斯扰动的布谷鸟算法优化svr网络.结合libsvm工具包可进行回归预测
交叉验证及svr
- 交叉验证及带例子的支持向量机回归代码，修改可用。(Cross validation and support vector machine regression code with examples can be modified.)
GA_SVM
- 利用GA遗传算法优化参数 并利用支持向量机分类或者回归计算(Use GA genetic algorithm to optimize parameters and use support vector machine for classification or regression calculation)
python
- 该代码基于Python3,利用机器学习中支持向量机回归算法（SVR）实现对数据的拟合以及预测，可以通过调试C值和gamma值达到不同的拟合程度，具有较大的实际意义，并且该代码本人亲自调式运用，适合广大学习者使用。(This code is based on Python 3. It uses support vector machine regression algorithm (SVR) in machine learning to fit and predict the data. It c