一个支持向量机的工具箱。包括2类分类算法与回归算法。
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支持向量机技术资料
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支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-marginhyperplane）[1-3]。
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提出了一种基于支持向量机的多类模拟调制方式识别算法。该算法通过分析模拟调制信号的特点，提取有效的特征向量以区分不同的调制方式，并基于支持向量机和判决树分类思想，将特征向量映射到高维空间中加以分类。...
提出了一个新的超声缺陷自动识别系统。该系统采用小波包分解提取超声信号的特征,采用混沌遗传算法来消除冗余和不相关的特征,并采用支持向量机(SVM) 来对缺陷进行识别。
提出了一个新的超声缺陷自动识别系统。该系统采用小波包分解提取超声信号的特征,采用混沌遗传算法来消除冗余和不相关的特征,并采用支持向量机(SVM) 来对缺陷进行识别。...
介绍了基于分解思想的支持向量机的训练算法。
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支持向量机实现代码！
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