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MATLAB中的SVM实现代码

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简介：
本段代码展示了如何在MATLAB环境中利用支持向量机(SVM)进行分类或回归分析的具体实现方法，适合初学者快速上手。 y - 训练目标；a - 拉格朗日乘子 Xt - 测试样本，n×d的矩阵，其中n为样本个数，d为样本维数。 输出参数： Yd - 测试输出，n×1的矩阵。每个值为+1或-1。

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  • MATLAB中的SVM实现代码
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    本段代码展示了如何在MATLAB环境中利用支持向量机(SVM)进行分类或回归分析的具体实现方法，适合初学者快速上手。 y - 训练目标；a - 拉格朗日乘子 Xt - 测试样本，n×d的矩阵，其中n为样本个数，d为样本维数。 输出参数： Yd - 测试输出，n×1的矩阵。每个值为+1或-1。
     
  • LS-SVM的Matlab实现代码
    优质
    本项目提供了一套基于Matlab语言实现的LS-SVM（Least Squares Support Vector Machine）完整代码，适用于机器学习领域的分类与回归问题求解。 最小二乘支持向量机LS-SVM的Matlab代码由比利时鲁汶大学网站提供，在Matlab里直接添加路径即可使用 LS-SVMlab1.5.rar文件大小为249.09 KB，下载次数为293次，下载积分包括资产-2信元和支出2信元。
     
  • Python中SVM的代码实现
    优质
    本文章详细介绍了如何使用Python编程语言实现支持向量机（SVM）算法。文中包括了必要的库导入、数据预处理以及模型训练与测试的具体步骤和示例代码，适合希望掌握机器学习技术的初学者阅读和实践。 压缩包内包含使用Python实现的SVM算法代码。您可以下载后调整参数及数据集以运行自己的模型。此代码适用于学习和理解SVM算法，在学习过程中可用于测试运行。
     
  • 支持向量机SVM的Matlab实现-SVM-Matlab代码.zip
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    本资源提供支持向量机（SVM）在Matlab环境下的实现代码，包括常见核函数及分类算法的具体应用示例，适用于机器学习研究与实践。 MATLAB编写的支持向量机（SVM）代码包包括一个压缩文件svm-SVMmatlab.zip，其中包含了一个名为Figure19.jpg的示意图以及运行结果图Figure20.jpg。要使用该程序，请先解压zip文件，然后在sum1_change目录下执行plant.m函数以启动支持向量机的运行过程。
     
  • MATLAB中的SVM实现
    优质
    本简介探讨了如何在MATLAB环境中使用支持向量机(SVM)进行分类与回归分析，介绍了相关的工具箱和函数，帮助读者快速上手。 支持向量机（support vector machine, SVM）主要由两部分组成：一是“支持向量”，二是算法。支持向量是指在分类超平面上用于区分两类数据的特定点。这里的“机”代表一种算法，而支持向量机则是一种通过最大间隔原理进行分类的方法。本程序基于SVM的基本步骤进行了底层实现。
     
  • MATLAB中的SVM代码
    优质
    本代码示例展示了如何在MATLAB环境中实现支持向量机(SVM)算法，适用于机器学习任务如分类与回归分析。 SVM的Matlab代码实现。
     
  • 利用MATLAB实现的SVM分类器代码
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB开发的支持向量机(SVM)分类算法的完整代码库。该代码集成了多种核函数，适用于解决二类和多类分类问题，并通过实例展示了如何使用SVM进行数据分类与预测。 基于MATLAB的svm分类器代码实现：在MATLAB环境中构建支持向量机（SVM）分类器的具体步骤与方法。这段描述强调了使用MATLAB编程语言来开发和支持向量机算法的应用，以进行有效的模式识别或数据分类任务。
     
  • SVM源代码实现
    优质
    SVM源代码实现介绍了支持向量机(Support Vector Machine, SVM)算法的基本原理，并通过具体的编程实例展示如何从零开始编写和实现SVM算法的源代码。这段简介适合对机器学习算法及其应用感兴趣的读者，尤其是希望深入理解和支持向量机工作的开发者和技术爱好者。 讲解SVM的原理实现，并详细解释每一步的函数定义和封装过程，有助于初学者更好地理解和使用SVM。
     
  • Matlab中的SVM-KM源代码
    优质
    SVM-KM是基于MATLAB环境实现的支持向量机与K-means聚类算法结合的源代码，适用于模式识别和数据挖掘等领域。 将SVM-KM Matlab源程序放置到Matlab Toolbox文件夹后，在Matlab窗口加载该目录及所有子目录，并运行TestSanityCheck.m 文件即可查看演示结果。
     
  • 用Python实现的SVM代码
    优质
    这段简介可以描述为：用Python实现的SVM代码提供了一个简洁而高效的解决方案，用于支持向量机算法的编程实践。此项目包含了详细的注释和示例数据集，非常适合机器学习初学者理解和应用SVM概念。 使用Python支持向量机的代码实现包括两个步骤：首先基于简化版的SMO算法计算分类超平面，虽然这种方法耗时较长；然后将完整的SMO算法封装到类中以加快超平面的计算速度。最后通过SVM进行手写体识别实例的应用。