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SVM_pre
- 基于SVM的股市预测程序，效果极佳，值得使用。-Support Vector Machine forecast, mainly for large-scale objects to predict.
libsvm-2.89
- 跟類神經網路有點像的東西， 不過現今最常拿來就是做分類也就是說，如果我有一堆已經分好類的東西 （可是分類的依據是未知的！） ，那當收到新的東西時， SVM 可以預測 (predict) 新的資料要分到哪一堆去。-is something that has similar roots with neural networks. But recently it has been widely used in Classification. That means, if I have some set
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
zcyantuo
- 用于支持向量机进行信号预测的算法，包括了几个实例-A algorithm using the SVM to signal predict
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-PREDICT
- SVM神经网络的信息粒化时序回归预测----上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测-Information Granular SVM neural network time series regression of the Shanghai Composite Index opened---- Index forecast trends and changes in space
SVM_plugin_Source_Code
- 一个很好的SVM程序，附带安装程序，用于预测和回归分析！-SVM a good program, with installation procedures, and regression analysis to predict!
SVM-MT
- 基于libSVM-v310的完全多线程化libSVM，仅读写文件在框架内无法优化。svm-predict不需要openmp支持，svm-train需要打开openmp支持。VS2008编译。修改MAX_THREAD可以调整svm-predict线程数。-A fully multi-thread optimized libSVM based on libsvm-3.10. svm-predict won t need openmp however svm-train requires. The p
svm_model
- 基于支持向量机(SVM)的住房需求模型预测的MATLAB代码。-Based on support vector machine (SVM) model to predict the housing needs of the MATLAB code.
SVM-regression-forecasting
- 支持向量机除了可以进行分类预测还可以进行回归预测，源代码为使用支持向量进行回归预测。-In addition to SVM classification can also be predicted regression prediction, the source code for the use of support vector regression to predict.
chapter16
- 基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.-SVM regression analysis to predict based on- the Shanghai Composite Index opened Index Forecast.
SVMwineclassification
- 选择１７８个样板的５０％作为训练集，另外的作为测试集，用训练集对ＳＶＭ进行训练得到分类模型，再用得到的分类模型对测试集进行类别标签预测。-Select 178 model 50 as the training set, the other as the test set, the SVM training classification model with the training set, and then the classification model by category label
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