支持向量机（SVM）是一种基于超平面分类的新的学习方法，具有很强的泛化能力。研究了支持向量机的学习机理，以及实现支持向量机的序贯最小优化算法（SMO），并用来对舰船图像进行识别。首先将待识别目标进行二维小波分解，获取不同尺度下的小波系数，然后对其进行主元分析，得到的主元分量作为支持向量机的特征量输入。实验结果表明，该方法具有良好的分类性能。-Support Vector Machine (SVM) is a hyperplane-based classification of new learn

支持向量机的序列最小优化（smo）分类算法 c++实现，-SVM sequential minimal optimization (smo) classification algorithm c++ implementation

支持向量机分类程序，使用高斯核函数，SMO顺序最优化算法，为学习SVM提供参考-SVM program, using a Gaussian kernel, SMO sequence optimization algorithm to provide a reference for learning SVM