主要內(nèi)容包括：支持向量機(jī)（SVM）基本概念與基本理論，線性分類(lèi)器及其尋找最好分類(lèi)面的建模分析，線性不可分及核函數(shù)和松弛變量與懲罰因子，支持向量機(jī)SVM用于多類(lèi)分類(lèi)問(wèn)題，支持向量機(jī)SVM及MATLAB程序?qū)崿F(xiàn)，基于支持向量機(jī)利用圖像屬性分類(lèi)與程序?qū)崿F(xiàn)，基于LIBSVM軟件利用圖像屬性分類(lèi)與程序?qū)崿F(xiàn)，基于SVM分析意大利葡萄酒多個(gè)分類(lèi)，參數(shù)優(yōu)化及交叉驗(yàn)證方法與最佳參數(shù)計(jì)算，支持向量機(jī)進(jìn)行手寫(xiě)體數(shù)字圖像識(shí)別分類(lèi)

介紹了一個(gè)python實(shí)現(xiàn)支持向量機(jī)SVM數(shù)據(jù)訓(xùn)練和預(yù)測(cè)的案例，希望對(duì)大家有所幫助，代碼放在評(píng)論區(qū)，歡迎大家在評(píng)論區(qū)提出問(wèn)題討論。

基于matlab的引力搜索算法優(yōu)化支持向量機(jī)（GSA-SVM）分類(lèi)模型，以分類(lèi)精度為優(yōu)化目標(biāo)優(yōu)化SVM算法的參數(shù)c和g，輸出分類(lèi)可視化結(jié)果及適應(yīng)度變化曲線。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。 購(gòu)買(mǎi)后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的螢火蟲(chóng)算法優(yōu)化支持向量機(jī)（GSA-SVM）分類(lèi)模型，以分類(lèi)精度為優(yōu)化目標(biāo)優(yōu)化SVM算法的參數(shù)c和g，輸出分類(lèi)可視化結(jié)果。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。 購(gòu)買(mǎi)后可下載視頻中的源程序文件。

視頻介紹了支持向量機(jī)的計(jì)算原理，常用的計(jì)算方法，適合初學(xué)者快速入門(mén)掌握原理，但是有的地方講的可能不夠細(xì)致，歡迎大家批評(píng)指正。