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    <title>必过源码 - 支持向量机</title>
    <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=forumdisplay&amp;fid=116</link>
    <description>Latest 20 threads of 支持向量机</description>
    <copyright>Copyright(C) 必过源码</copyright>
    <generator>Discuz! Board by Comsenz Inc.</generator>
    <lastBuildDate>Tue, 21 Apr 2026 12:52:35 +0000</lastBuildDate>
    <ttl>60</ttl>
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      <title>必过源码</title>
      <link>http://159.75.147.240/</link>
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    <item>
      <title>一种利用SVM进行多分类的例程，可更改后自行使用</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=15824</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
sanleiqufen.m
sanleiqufen.xlsx]]></description>
      <category>支持向量机</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Sun, 29 Dec 2024 16:54:29 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>Matlab支持向量机程序包，用于支持向量机编程</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=14114</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
changelssvm.m
crossvalidate.m
deltablssvm.m
democlass.m
demofun.m
demomodel.m
demo_yinyang.m
denoise_kpca.m
gridsearch.m
initlssvm.m
kernel_matrix.m
kpca.m
latentlssvm.m
leaveoneout.m
leaveoneout_lssvm.m
linesearch.m
linf.m
lin_ker]]></description>
      <category>支持向量机</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Wed, 25 Sep 2024 10:37:21 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>先用gabor+小波滤波器,做特征提取，然后用支持向量机（SVM）做分类，来实现人脸检测.</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=13706</link>
      <description><![CDATA[先用gabor+小波滤波器,做特征提取，然后用支持向量机（SVM）做分类，来实现人脸检测.需要用Matlab2010或更新的版本才能运行




运行例图：]]></description>
      <category>支持向量机</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Sat, 31 Aug 2024 10:12:12 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>支持向量机，实现2或多分类，基于Matlab仿真，内有说明</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=13705</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
dataset3Params.m
emailFeatures.m
emailSample1.txt
emailSample2.txt
ex6.m
ex6data1.mat
ex6data2.mat
ex6data3.mat
ex6_spam.m
gaussianKernel.m
getVocabList.m
linearKernel.m
ml_login_data.mat
plotData.m
porterStemmer.m
processEmail.m
re]]></description>
      <category>支持向量机</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Sat, 31 Aug 2024 10:07:22 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>支持向量机的Matlab程序代码，还有支持向量机的原理说明</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=13704</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
2.doc
linear_kernel.m
poly_kernel.m
rbf_kernel.m
SvLearn.m
SvLearn2Ddemo.m

运行例图：]]></description>
      <category>支持向量机</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Sat, 31 Aug 2024 09:56:07 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>最小二乘支持向量机MATLAB工具包，MATLAB必须有这个工具包才能够运行最小二乘支持向量</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=13703</link>
      <description><![CDATA[最小二乘支持向量机MATLAB工具包，MATLAB必须有这个工具包才能够运行最小二乘支持向量机的程序

文件列表：
AFEm.m
bay_errorbar.m
bay_initlssvm.m
bay_lssvm.m
bay_lssvmARD.m
bay_modoutClass.m
bay_optimize.m
bay_rr.m
bitreverse32.m
changelssvm.m
cilssvm.m
cod ...]]></description>
      <category>支持向量机</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Sat, 31 Aug 2024 09:42:25 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>IRWLS-SVR即基于迭代加权最小二乘的支持向量机回归</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=13702</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
cmap.mat
irwls.m
irwls1.m
kernel.m
read.me
svcplot.m
svrplot.m]]></description>
      <category>支持向量机</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Sat, 31 Aug 2024 09:12:29 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>一种利用SVM进行多分类的例程，可更改后自行使用</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=13701</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
sanleiqufen.m
sanleiqufen.xlsx]]></description>
      <category>支持向量机</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Sat, 31 Aug 2024 09:02:40 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>支持向量机的Matlab源代码，其中不同分别含有最小二乘、矩形窗、遗忘因子等算法程序</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=13700</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
gzhkA.m
gzhkB.m
gzhkC.m
gzhkD.m
in2.dat
in3.dat
nmodel1.m
nmodel2.asv
nmodel2.m
nmodel2control.asv
nmodel2control.m
nmodelcontrol.m
out2.dat
out3.dat

运行例图：]]></description>
      <category>支持向量机</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Sat, 31 Aug 2024 08:55:34 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>通过阅读文献资料，参考网上的程序，通过Matlab编写的标准支持向量机的程序，可以用于</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=13699</link>
      <description><![CDATA[通过阅读文献资料，参考网上的程序，通过Matlab编写的标准支持向量机的程序，可以用于跟最小二乘SVM作对比,数据源是一个data.mat的文件，这里以压缩包的形式上传。

文件列表：
SSVMsimulation.m
data.mat

运行例图：






 ...]]></description>
      <category>支持向量机</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Sat, 31 Aug 2024 08:48:09 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>QPSO粒子群与支持向量机相结合的建模算法</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=13698</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
lssvm.m
QPSO.asv
QPSO.m
QPSOcalr.asv
QPSOcalr.m
QPSOoutput.m
QPSOsvkernel.m
vi.m
viJS.m

运行例图：]]></description>
      <category>支持向量机</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Sat, 31 Aug 2024 08:37:42 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>一种多输入多输出支持向量回归机源代码，克服了传统支持向量机单输出的缺点</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=13697</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
demoMSVR.m
scale.m
msvr.m
kernelmatrix.m
assessment.m]]></description>
      <category>支持向量机</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Sat, 31 Aug 2024 07:33:18 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>支持向量机的Matlab实现，支持多分类，据有GUI操作界面</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=11776</link>
      <description><![CDATA[支持向量机的Matlab实现，支持多分类，据有GUI操作界面，简单易懂，其中包括输入输出数据]]></description>
      <category>支持向量机</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Thu, 08 Feb 2024 04:46:06 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>LSSVM源代码用于最小二乘支持向量机的Matlab程序代码，可直接实用</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=11468</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
AFEm.m
bay_errorbar.m
bay_initlssvm.m
bay_lssvm.m
bay_lssvmARD.m
bay_modoutClass.m
bay_optimize.m
bay_rr.m
bitreverse32.m
changelssvm.m
cilssvm.m
code.m
codedist_bay.m
codedist_hamming.m
codedist_loss.m
codelssvm.m
code_ECOC.m
code]]></description>
      <category>支持向量机</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Sun, 04 Feb 2024 17:09:49 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>加权最小二乘双支持向量机算法应用实例，作为学习双支持向量机的例子应用</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=11466</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
chapter12_wine.mat
WLTSVM.m
WLTSVMmain.m

运行例图：]]></description>
      <category>支持向量机</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Sun, 04 Feb 2024 17:05:40 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>使用Matlab重新实现了SVM算法中的核心算法SMO，即序列优化问题。 其中my_seqminopt.m</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=11228</link>
      <description><![CDATA[使用Matlab重新实现了SVM算法中的核心算法SMO，即序列优化问题。 其中my_seqminopt.m是重写的实现代码，完成了核心的迭代优化过程]]></description>
      <category>支持向量机</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Fri, 02 Feb 2024 09:28:55 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>支持向量机拟合，一种有效的拟合方法，可以用在多学科协同优化中作为代理模型</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=11044</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
├文件夹1：[svm]
│  ├(1)binomial.m
│  ├(2)centrefig.m
│  ├(3)cmap.mat
│  ├(4)Contents.m
│  ├文件夹1：[Examples]
│  │  ├文件夹1：[Classification]
│  │  │  ├(1)iris1v23.mat
│  │  │  ├(2)iris2v13.mat
│  │  │  ├(3)iris ...]]></description>
      <category>支持向量机</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Wed, 31 Jan 2024 08:24:15 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>超球支持向量机有一次分类，二次分类，支持向量机回归</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=10840</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
kernel.m
LIBSVM a Library for Support Vector Machines.pdf
Main_SVC_C.asv
Main_SVC_C.m
Main_SVC_Lx.asv
Main_SVC_Lx.m
Main_SVC_Nu.m
Main_SVM_One_Class.m
Main_SVR_Epsilon.m
Main_SVR_Nu.m
one.m
svdd.asv
svdd.m
svmSim.asv
svmSim.m
svmTrai]]></description>
      <category>支持向量机</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Mon, 29 Jan 2024 08:11:15 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>孪生支持向量机（Twin support vector machine,TWSVM、TSVM)是SVM的一种变形算法。该T</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=10352</link>
      <description><![CDATA[孪生支持向量机（Twin support vector machine,TWSVM、TSVM)是SVM的一种变形算法。该TWSVM用于二分类

文件列表：
TWSVM（线性）
.............lin_main.asv
.............lin_main.m
.............N_n.mat
.............N_p.mat
............. winsvm_lin_predict.asv
 ...]]></description>
      <category>支持向量机</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Wed, 24 Jan 2024 21:14:14 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>全局核（线性）与局部核（高斯）的加权组合，用于改进SVM的拟合和预测能力</title>
      <link>http://159.75.147.240/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=9707</link>
      <description><![CDATA[文件列表：
kernels.m
MD.m
MD2.m

运行例图：]]></description>
      <category>支持向量机</category>
      <author>admin</author>
      <pubDate>Wed, 17 Jan 2024 19:50:50 +0000</pubDate>
    </item>
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