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机器学习的支持向量机 （alsosupport 矢量 networks[1]) 支持向量机监督学习模型与相关联的学习算法，分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。给定一组训练样本，
软件包中有完整的源码，并附有txt和word解析说明，还包含了svm工具箱使用说明，对svm的各种分类算法均有详细说明。包含了两个Examples和Optimiser，对于分类来说
自己编写的基于支持向量机的决策树的数字识别，识别率很高，另外还有1-v-1分类法作为对照。只有一个文件而且非常简短易懂
libsvm工具箱，有支持向量机算法的分类模板和回归模板，归一化函数等等
本包包含了完整的SVM工具包和自己独立完成的SVM直接求解与对偶问题求解的比较，本人实现部分为比较分析SVM直接求解与对偶问题求解直接的比较。我们知道，最常用的SVM算法是转换到对
SVM（支持向量机）针对药品光谱数据的真假药品鉴别，附带249个近红外药品光谱样本，源码，以及调用函数，缺少LIBSVM工具箱，估计要同学们自己加载进去了。。
此代码是为支持向量机 classiffication。该方法对于 classification.svm 是内核的方法之一是非常好的模型。在此代码中存在非常的内核。
支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测
本程序利用支持向量机分类器，实现对usps数据库中0—9十个数字的识别，利用的是数字图片的粗网格特征，维度为25维。0~9每个数字有20张图像，一共有200个训练样本%对每个数字的
逼近非线性内核使用特征映射获得了大量的利息在近年来由于在减少培训和测试次数支持向量机分类器和其他基于核的学习算法中的应用。我们将这条线的工作和目前的低失真嵌入的点积内核扩展到线性的
支持向量机工具箱 Matlab版本 2.51, January 2002 除了 QP 解算机，所有部分都是使用Matlab. 容易修改。可以轻松集成需要大量计算的特殊内核 (例如
支持向量机(SVM)实现的分类算法源码[matlab]-Support Vector Machine (SVM) classification algorithm to achie