1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xa411K7aF/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的数据分类预测（完整源码和数据) 3. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 4. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 5. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 6. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统

Learning with Kernels - Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond

1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1gG4y1r7dd/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的时间序列预测（完整源码和数据) 3. 单列数据，递归预测-自回归，时间序列预测 4. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 5. 包括拟合效果图和散点图 6. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统

支持向量机导论，一本学习支持向量机的入门教材。可以让你快速学会使用SVM。

使用OpenCV的svm做的图像分类数据，分类效果很好，在98%以上

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支持向量机(Support Vector Machine)是 Cortes 和 Vapnik 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

这是关于支持向量机的几篇外文资料~~支持向量机 方法是确pnik等人根据统计学习 理论提出的一种新型的、有效的机器学习方法，它以结构风险最小化准则和VC维理 论为理论基础，通过适当地选择函数子集以及该子集中的判别函数，使学习机器的 实际风险达到最小，保证了通过有限训练样本得到小误差分类器。