初步了解支持向量机，支持向量机的入门程序，和用于肌电信号模式识别的入门程序。 初步了解支持向量机，支持向量机的入门程序，和用于肌电信号模式识别的入门程序。

本科毕业论文 基于支持向量机（SVM）的蘑菇毒性检测系统 目 录 摘 要 II 关键词 II Abstract II Key Words II 1引言 1 1.1研究意义 1 1.2国内外研究情况 1 2支持向量机理论 3 2.1支持向量机基础理论 3 2.2 C-SVM算法及其变形算法 7 2.3 V-SVM算法 9 3 LIBSVM软件 12 3.1 LIBSVM软件简介 12 3.2 LIBSVM软件的使用方法 12 3.3 LIBSVM的工具包 15 4 Qt图形库 18 5 系统的设计与实现 19 5.1分类问题的提出及SVM分类原理 19 5.2支持向量机与蘑菇毒性分析相结合 21 5.2.1 蘑菇毒性检测系统总体框架 21 5.2.2 蘑菇物理属性的数据描述 21 5.2.3 蘑菇属性数据学习模型的建立 23 5.2.4 蘑菇毒性预测部分 26 6 总结 27 6.1 结论 27 6.2 下一步工作 28 参考文献 29 致 谢 30

能具体实现支持向量机分类、聚类，训练和测试，支持高斯分布的训练和测试

使用MATLAB工具箱 libsvm实现了对葡萄酒的多分类 有完整的过程 简单修改就可以用 注释详细

支持向量机SVM所使用的数据集，包括非线性数据集train_kernel.txt 及test_kernel.txt；train_linear.txt 及test_linearl.txt;train_multi.txt 及test_multil.txt。

本文系中国矿大郭小芸等“计算机应用于软件”杂志上发表的一篇文章，详细介绍了SVM工具箱的应用。

matlab编写的支持向量机SVM-SVMmatlab.zip matlab编写的支持向量机: Figure19.jpg matlab编写的支持向量机 运行结果： Figure20.jpg matlab编写的支持向量机 运行方法： 解压，运行sum1_change里面那个plant.m函数

MATLAB源码集锦-基于SVM支持向量机算法的降水量预测模型代码

支持向量机-SVM.pdf

适合初学者学习的SVM、SVR工具箱 该工具箱包括了二种分类,二种回归,以及一种一类支持向量机算法 (1) Main_SVC_C.m --- C_SVC二类分类算法 (2) Main_SVC_Nu.m --- Nu_SVC二类分类算法 (3) Main_SVM_One_Class.m --- One-Class支持向量机 (4) Main_SVR_Epsilon.m --- Epsilon_SVR回归算法 (5) Main_SVR_Nu.m --- Nu_SVR回归算法 另附： (1) 目录下以Main_开头的文件即是主程序文件,直接按快捷键F5运行即可 (2) 工具箱中所有程序均在Matlab6.5环境中调试通过，不能保证在Matlab其它版本正确运行