SVM支持向量机,预测分类 回归,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 在机器学习中,支持向量机(SVM,还支持矢量网络)是与相关的学习算法有关的监督学习模型,可以分析数据,识别模式,用于分类和回归分析。
2019-12-21 18:53:55 415KB SVM 支持向量机
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台湾林智仁教授所写的SVM的源代码的详细注释,是学习SVM很好的资料
2019-12-21 18:51:34 255KB svm 支持向量机 机器学习 数据挖掘
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支持向量机SVM在金融领域的应用 风险预警 股票分类 以及股票预测,支持向量机以其优越性在很多方面得到广泛的应用
2010-01-05 00:00:00 1.35MB SVM 支持向量机 金融领域
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