压缩包中包含算法的Python实现代码、测试数据集及运行结果，可供感兴趣的同学参考。因为现在的实现并不能对所有的数据集都得到良好的效果，所以如果哪位同学有更好的想法，希望能不吝赐教。

NOIP2010普及组试题+测试数据： NOIP2010普及组试题pdf版（非扫描） NOIP2010普及组测试数据

NOIP2009复赛（普及提高）试题及测试数据（普及试题是doc，提高试题是pdf） 数据有windows和Linux的

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支持向量机仅将数据分为两类。 此函数通过为测试数据集中的每一行“搜索”正确的类来消除该限制。 这段代码是对Anand Mishra的代码的澄清和优化，可在此处找到： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/33170-multi-class-support-vector-machine 仅与 2 个以上的类一起使用，否则直接使用 svmtrain()。 用法示例： %% SVM 多类示例% SVM 本质上是一对一的分类。 % 这是一个如何使用% 一比一的方法。 训练集=[ 1 10;2 20;3 30;4 40;5 50;6 66;3 30;4.1 42]; 测试集=[3 34; 1 14; 2.2 25； 6.2 63]； GroupTrain=[1;1;2;2;3;3;2;2]; 结果 = multisvm(Tr

此文件包含了USACO上全部测试数据，方便您离线使用

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百万级测试数据，共四百三十多万条数据，可用作测试。用法：解压之后直接将sql文件导入数据库即可，由于数据量比较大，导入过程需等待几分钟