本简介提供了一个利用MATLAB实现支持向量机(SVM)的编程教程和实践案例，适用于初学者快速入门SVM算法及其在分类与回归问题中的应用。
基于MATLAB程序的支持向量机参数寻优功能如下：
`psoSVMcgForRegress`: 回归问题参数优化函数接口为：
\[ \text{[bestCVmse, bestc, bestg, pso_option]} = \text{psoSVMcgForRegress(train_label, train, pso_option)} \]
分类问题的参数寻优功能如下：
`gaSVMcgForClass`: 分类问题参数优化函数接口为：
\[ [\text{bestCVaccuracy}, \text{bestc}, \text{bestg}, \text{ga_option}] = \text{gaSVMcgForClass(train_label, train, ga_option)} \]
回归问题的参数寻优功能如下：
`gaSVMcgForRegress`: 回归问题参数优化函数接口为：
\[ [\text{bestCVmse}, \text{bestc}, \text{bestg}, \text{ga_option}] = \text{gaSVMcgForRegress(train_label, train, ga_option)} \]
5星
