说明：HoG SVm 的人脸识别方法， 做人脸识别的同学，可以研究一下

matlab-hog 人脸svm HOG-SVM-人脸 hog+SVM hog-recognition

说明：动态SVM算法，可实现模型的在线实时更新，里面的数据需要根据自己的实际数据改变，为一多输入单输出的拟合预测模型。

svm算法动动态 dynamicsvm 多输入svm预测 在线-SVM 实时预测

说明：Matlab可以使用fitrsvm创建回归支持向量机模型。fitrsvm在中低维预测变量数据集上训练或交叉验证支持向量机（SVM）回归模型。 fitrsvm支持使用内核函数映射预测变量数据，并支持通过二次编程实现目标函数最小化。要在高维数据集（即包含许多预测变量的数据集）上训练线性SVM回归模型，请...

支持向量机 fitsvm fitrsvm fitcsvm回归 SVM

说明：SVM对时间序列的预测，很实用，改变数据可直接使用。

svm数据预测 svm-time-series 时间序列LSSVM 数据预测MATLAB matlab-SVM预测

说明：GA-SVM预测数据，输入训练样本，运用测试样本测试

GA-SVM matlab SVM GA_SVM GA-SVM预测

说明：在葡萄酒制造业中,对于葡萄酒的分类具有很大意义,因为这涉及到不同种类的葡萄酒的存放以及出售价格,采用SVM做为分类器可以有效预测相关葡萄酒的种类,从UCI数据库中得到wine数据记录的是在意大利某一地区同一区域上三种不同品种的葡萄酒的化学成分分析,数据里含有178个样本分别属于三个类别(类别标签已给...

matlab 分类 识别 svm 基于 预测 数据 意大利 葡萄酒 种类

说明：采用cross validation的思想可以在某种意义下得到最优的参数,可以有效的避免过学习和欠学习状态的发生,最终对于测试集合的预测得到较理想的准确率.采用实例验证表明,用cross validation选取出的参数来训练SVM得到的模型比随机的选取参数训练SVM得到的模型在最后分类预测上更有效...

matlab 分类 svm 性能 参数 优化 更好 如何 提升

说明：支持向量机SVM(Support Vector Machine）作为一种可训练的机器学习方法，依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取，可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表 基本情况　Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分...

matlab svm 训练 机器 学习方法

说明：SVM（支撑向量机模型）是二（多）分类问题中经常使用的方法，思想比较简单，但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂。本文从应用的角度出发，使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题。

matlab 分类 回归 svm 初始

说明：基于MATLAB平台编写的SVM（支持向量机）的源程序，可以用于数据的特征提取和分类。采用SVM函数。数据类型和参数可以自行修改设置。

matlab 分类 代码 svm 编写