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基于MATLAB的支持向量机(SVM)与核函数程序集合

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简介：
本资源提供了一套基于MATLAB的SVM工具包，包含多种类型的核函数及相应的训练、预测功能，适用于模式识别和回归分析等领域。 支持向量机SVM和核函数的Matlab程序集

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  • 基于MATLAB的支持向量机(SVM)与核函数程序集合
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB的SVM工具包，包含多种类型的核函数及相应的训练、预测功能，适用于模式识别和回归分析等领域。 支持向量机SVM和核函数的Matlab程序集
     
  • MATLAB中的支持向量机SVM及核函数程序集合.zip
    优质
    本资源包包含一系列使用MATLAB实现的支持向量机（SVM）和各类核函数的程序代码，适用于机器学习与模式识别领域的研究与应用。 支持向量机SVM和核函数的MATLAB程序集。
     
  • MATLAB中的SVM和支持向量机核函数程序集
    优质
    本资源提供一系列基于MATLAB实现的支持向量机(SVM)及其核函数的程序代码集合，旨在帮助用户深入理解和应用SVM算法。 支持向量机SVM和核函数的MATLAB程序集。
     
  • 基于MATLAB的支持向量机(SVM)与核函数的完整程序代码
    优质
    本项目提供了一套完整的MATLAB程序代码，用于实现支持向量机（SVM）算法及其多种核函数应用，适用于机器学习和数据分类任务。 支持向量机SVM和核函数的Matlab程序代码--完整且经过调试的有效程序。
     
  • libsvm3.1image.zip- MATLAB - 支持向量机- 混合核函数
    优质
    libsvm3.1image.zip提供MATLAB环境下支持向量机(SVM)工具，特别适用于图像处理任务。此版本引入混合核函数，增强模型在复杂数据集上的分类和回归性能。 libsvm3.1image.zip是一个使用Matlab的文件包，它利用支持向量机（SVM）的不同混合核函数进行图像处理。通过不同核函数的组合应用来实现这一过程，并且实验结果显示这种方法的效果较为理想。
     
  • 基于径向基核函数的支持向量机函数拟合方法
    优质
    本研究提出了一种采用径向基核函数的支持向量机（SVM）算法，用于提高非线性数据的函数拟合精度和效率。通过优化参数配置，该方法在保持模型简洁性的前提下，实现了对复杂模式的有效学习与预测。 在神经网络仿真作业中，设计支持向量机（SVM）实现一对数组的函数拟合。给定的数据集为：P=-1:0.1:1, T=[-0.96 -0.577 ...]。使用支持向量回归(SVR)及其相关工具svr、svrplot和svroutput进行仿真实验，其中核函数选用径向基函数(RBF)，惩罚因子设置为100，控制回归精度的不敏感参数设定为0.02。
     
  • MATLAB中的支持向量机(SVM)程序
    优质
    本程序介绍如何使用MATLAB实现支持向量机(SVM)，涵盖SVM的基本原理、参数设定及在分类问题上的应用实例。 svm支持向量机的matlab程序可用于分类，并且经过调试可以使用。
     
  • 基于小波核函数的支持向量机
    优质
    本研究探索了基于小波核函数的支持向量机算法，旨在提升模式识别和回归分析的精度与效率。通过优化参数设置，该模型在处理非线性问题上展现出优越性能。 支持向量机小波核函数 支持向量机小波核函数 支持向量机小波核函数
     
  • 用于支持向量机(SVM)的数据集
    优质
    本数据集专为支持向量机（SVM）设计，包含各类特征和标签，旨在优化模型分类性能及算法研究。 支持向量机SVM所使用的数据集包括非线性数据集train_kernel.txt及test_kernel.txt；线性数据集train_linear.txt及test_lineartxt；多类分类数据集train_multi.txt及test_multiltxt。
     
  • 支持向量机核函数与参数优化
    优质
    本研究聚焦于探讨支持向量机中的核函数选择及其参数优化策略，旨在提升模型在复杂数据集上的分类性能和泛化能力。 支持向量机（SVM）的核函数及参数优化对于实现多类分类任务至关重要。通过精心选择合适的核函数并进行参数调优，可以显著提升模型在复杂数据集上的性能表现。