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本算法利用matlab及libsvm软件包中提供的函数实现了SVR回归模型的仿真测试，并应用于混凝土抗压强度预测中。-The algorithm uses the libsvm matlab and functions provided in the package to achieve a SVR regression model simulation testing, and applied to predict the compressive strength of concrete.
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支持向量机matlab源码，可以针对回归建模进行计算-Support vector machine matlab source, can be calculated against the regression modeling
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在线向量回归分析，有包涵一个例子和内定函数等-On-line vector regression analysis, there is an example of indulgence and unofficially functions, etc.
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libsvm工具箱，用于分类的绝佳工具，也可用于非线性回归及预测，或拟合，其中文本分类是其长项，回归性能非常好-libsvm toolbox, an excellent tool for the classification can also be used for non-linear regression and forecasting, or fitting, of which text categorization is its long entry and return to a ve
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台湾大学林智仁开发的libsvm的matlab最新版，可以实现分类、回归、预测的功能-Lin Zhiren Taiwan University developed the matlab libsvm latest version can be achieved classification, regression, prediction of functional
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由于libsvm的matlab版本的工具箱libsvm-mat并没有给出寻参的函数模块，而无论利用libsvm工具箱进行分类还是回归，参数的选取是十分重要的，鉴于此libsvm-mat-2.89-3[FarutoUltimate3.0]在
libsvm-mat-2.89-3的基础上给出相应的辅助函数插件，方便用户来选取最佳的参数，现对该工具箱里主要的辅助函数插件的接口进行介绍。-As the matlab version of the toolbox libsvm libsvm-mat
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支持向量机的方法在matlAB中实现，包括回归、以及分类等模块。此外，还有参数寻优的算法。-Support vector machine method is implemented in matlAB, including regression and classification module. In addition, parameter optimization algorithms
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matlab中的libsvm工具包，是smo支持向量机算法，可用于解决非线性的回归问题。区别于最小二乘支持向量机。-Matlab libsvm Kit is to smo support vector machine algorithm that can be used to solve nonlinear regression problems. Different from the least squares support vector machine.
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libsvm-mat-2.9-1用于分数据回归、分类、预测等数据分析功能- MATLAB codes of support vector machine svm classification, regression yuce deng
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改进后的支持向量机回归代码，需要安装LIBSVM-farutoUltimateVersion工具包。去I love matlab论坛直接搜索下载。附代码说明-Improved support vector machine regression code, you need to install LIBSVM-farutoUltimateVersion toolkit. I love matlab forum to search directly download. With Code Descr
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LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，可在matlab中快速调用-LIBSVM is a simple, easy to use and fast and efficient SVM pattern recognition and regression package Taiwan University Chih- Jen Lin (Lin Chih-Jen) Prof. development an
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支持向量机的源代码，可以实现分类和回归分析。-ctions on Intelligent Systems and Technology
ABSTRACT LIBSVM is a library for Support Vector Machines (SVMs). We have been actively developing this package since the year 2000. The goal is to help users to easily apply SVM t
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SVM做分类回归程序已经调试完成 使用的是libsvm matlab -SVM method for regression and predict
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LIBSVM工具箱，提供支持向量机分类及回归预测(LIBSVM Toolbox provides support vector machine classification recognition and regression prediction)
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libsvm回归算法使用源码与数据，使用matlab语言实现(The libsvm regression algorithm uses the source code and the data, and uses the MATLAB language to implement)
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SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。
Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)。支持向量机的提出有很深的理论背景。
支持向量机方法是在后来提出的
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