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저차원에서중간차원까지의데이터세트에대한정확도를높이고더폭넓은커널함수선택권을원한다면[au:앱을사용하여이진SVM모델이나SVM이진학습기를포함하는다중클래스오류수정출력코드(ECOC)모델을훈련시키십시오。[qhfitcsvm支持向量机支持向量机支持向量机fitcecoc를사용하여이진SVM학습기로구성된다중클래스ECOC모델을훈련시키면유연성을높일수있습니다。

■■■■■■■■■■■■fitclinear大黄蜂:大黄蜂，大黄蜂，大黄蜂，大黄蜂，大黄蜂，大黄蜂fitcecoc[中文]:支持向量机:支持向量机:支持向量机。

빅데이터에대해비선형분류를수행하는경우fitckernel大黄蜂，大黄蜂，大黄蜂，大黄蜂，大黄蜂，大黄蜂，大黄蜂，大黄蜂。

앱

[au:	[qh] [qh] [qh] [qh] [qh] [qh

블록

ClassificationSVM预测

使用支持向量机(SVM)分类器对观测值进行一类分类和二元金宝app分类

함수

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支持向量机

【翻译

`fitcsvm`	[qh] - [qh] - [qh] - [qh] - [qh] - [qh] - [qh
`紧凑的`	减少机器学习模型的大小
`templateSVM`	金宝app支持向量机模板

【翻译

`discard金宝appSupportVectors`	抛弃支持向量机(金宝appSVM)分类器的支持向量
`incrementalLearner`	将二值分类支持向量机(SVM)模型转化为增量学习模型金宝app
`重新开始`	简历训练支持向量机(SVM)分类金宝app器

[qh

`石灰`	局部可解释模型不可知论解释(LIME)
`partialDependence`	计算部分相关性
`plotPartialDependence`	创建部分依赖图(PDP)和个体条件期望图(ICE)
`沙普利`	沙普利值

【翻译

`crossval`	交叉验证机器学习模型
`kfoldEdge`	交叉验证分类模型的分类边缘
`kfoldLoss`	交叉验证分类模型的分类损失
`kfoldMargin`	交叉验证分类模型的分类余量
`kfoldPredict`	在交叉验证的分类模型中对观测值进行分类
`kfoldfun`	分类交叉验证函数

【翻译

`损失`	找出支持向量机(SVM)分类器的分类误差金宝app
`resubLoss`	再取代分类损失
`compareHoldout`	使用新数据比较两种分类模型的精度
`边缘`	寻找支持向量机分类器的分类边金宝app
`保证金`	寻找支持向量机分类器的分类余量金宝app
`resubEdge`	再取代分类边
`resubMargin`	再取代分类余量
`testckfold`	通过反复交叉验证比较两种分类模型的准确率
`fitSVMPosterior`	拟合后验概率
`fitPosterior`	紧凑支持向量机分类器的后验概率拟合金宝app

[au:

`预测`	http://www.tingliko.org.cn/tingliko.org/ http://www.tingliko.org.cn/tingliko.org/
`resubPredict`	使用训练好的分类器对训练数据进行分类

【翻译

`收集`	收集属性统计学和机器学习工具箱来自GPU的对象

[qh

`fitclinear`	对高维数据进行二元线性分类器拟合
`预测`	预测线性分类模型的标签
`templateLinear`	线性分类学习器模板

[qh

`fitckernel`	利用随机特征展开拟合二值高斯核分类器
`预测`	预测高斯核分类模型的标签
`templateKernel`	核模型模板

[qh

`fitcecoc`	■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
`预测`	采用多类纠错输出码(ECOC)模型对观测值进行分类
`templateECOC`	纠错输出代码学习模板

[qh]

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支持向量机

`ClassificationSVM`	(支持向量机)(支持向量机)
`CompactClassificationSVM`	压缩支持向量机(金宝appSVM)用于一类和二值分类
`ClassificationPartitionedModel`	交叉验证分类模型

[qh

`ClassificationLinear`	高维数据二值分类的线性模型
`ClassificationPartitionedLinear`	交叉验证的高维数据二元分类线性模型

[qh

`ClassificationKernel`	采用随机特征展开的高斯核分类模型
`ClassificationPartitionedKernel`	交叉验证，二进制核分类模型

[qh

`ClassificationECOC`	支持向量机(svm)和其他分类器的多类模型金宝app
`CompactClassificationECOC`	支持向量机(svm)和其他分类器的紧凑多类模型金宝app
`ClassificationPartitionedECOC`	支持向量机(svm)和其他分类器的交叉验证多类ECOC模型金宝app
`ClassificationPartitionedLinearECOC`	交叉验证的高维数据多类分类线性纠错输出码模型
`ClassificationPartitionedKernelECOC`	多类分类交叉验证核纠错输出码(ECOC)模型

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训练支持向量金宝app机使用分类学习应用程序
创建和比较支持向量机(SVM)分类器，金宝app并导出训练好的模型，以便对新数据进行预测。
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使用分类支持向量机预测块预测类标签
这个例子展示了如何在Simulink®中使用ClassificationSVM预测块进行标签预测。金宝app

【翻译】

基于小波特征和支持向量机的信号分类金宝app(小波工具箱)
心音图数据的小波时间散射分类(小波工具箱)