说明：二乘支持向量机对细胞的分类 本实验为二分类问题

说明：基于MATLAB的人工智能优化算法，亲测有效。

说明：支持向量机算法，刚开始学习，里面可能会有错误，需要安装深度学习工具箱

说明：支持向量机，能够对二分类问题进行很好的分类

说明：运用支持向量机进行预测，提高传统预测模型精度

说明：支持向量机基于python语言的具体实例实现

说明：基于遗传算法优化支持向量分类机参数的matlab语言编码

说明：模拟退火算法与支持向量机算法的结合，提高了效率与精度

说明：采用matlab机器学习语言，支持向量机

说明：此处利用python实现机器学习向量机算法

说明：简单的支持向量机回归应用，应用于球磨机实验中。

说明：风景与建筑图片的分类——支持向量机的方法

说明：matlab程序段，在数学建模中使用，建模参赛程序分享

说明：最小二乘支持向量机，改进后的支持向量机算法

说明：pso 算法对支持向量机进行参数寻优，能够寻找最优的支持向量机参数，并建立最佳模型

说明：使用SVM支持向量机 预测分类 使用SVM支持向量机 预测分类

说明：超球支持向量机有一次分类，二次分类，支持向量机回归

说明：一种LS-SVR的RFID定位，定位误差较小

说明：回归向量机，完成数据的训练，测试，建模，根据真实的信号数据进行预测

说明：支持向量机的matlab程序，支持向量机的分类算法

说明：SVM支持向量机算法，matlab机器学习算法程序，功能强大

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说明：做视觉测量的上位机代码,matlab开发工具箱中的支持向量机，旋转机械二维全息谱计算。

说明：BSVM解决了支持向量机（SVM），用于解决大型分类和回归问题。 它包括以下方法 一个对一个使用约束约束公式的多类分类 通过解决单一优化问题（再次，有界公式）进行多类分类。 参见我们比较文件的第3节。 使用Crammer和Singer的配方进行多级分类。 参见我们的比较文章第4节。 使用约束约束公式的回归

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说明：支持向量机寻优程序 网格寻优 自己修改路径