参考：Nello Cristianini和John 金宝appShawe-Taylor的支持向量机和基于内核的基于内核的学习方法的介绍]
在这个演示中:训练或交叉验证支持向量机(SVM)模型，在低维数据集上进行两类(二进制)分类。金宝app
训练算法只依赖于H中的点积数据，即依赖于Φ(x_i)·Φ(x_j)形式的函数。下载188bet金宝搏如果有一个核函数K
K (x_i x_j) =Φ(x_i)·Φ(x_j),
我们只需要在培训算法中使用k，并且永远不需要明确地知道φ是什么。一个例子是径向基函数（RBF）或高斯内核，其中H是尺寸的，所以不会明确使用φ。
培训模式需要选择:
•决定决策曲面形状的核函数
•核函数中的参数(例如:高斯核:高斯的方差，多项式核:多项式的次数)
•正则化参数λ。
相关例子:
1.演算法
https://in.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/63156- adaboost.
2.使用各种内核的SVM
https://in.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/63033-svm-using-various-kernels
3.非线性分类的SVM
https://in.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/63024-svm-for-nonlinear-classification
4. SMO.
https://in.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/63100-smo-- sequential-minimal -optimization.-
引用作为
Bhartendu(2021)。金宝app支持向量机(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/63158-金宝appsupport-vector-machine)， MATLAB中央文件交换。检索．
评论和评级（21）
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什么是y_actual和y_preedette
@Matthys Holdout是一种CV(交叉验证)分区方法。
有人能告诉我抵抗函数的函数是什么吗?
亲爱的Bhartendu
您是否有描述您的工作的文档....您的投入受到高度赞赏
BR
谢谢@Yeonjong，这两个错误可能是由于MatLab版本不匹配造成的。
在运行这段代码时，我遇到了两个错误。
对我来说，以下的改变非常有效。
1.在grad-Ascend,
w1 = (alp_old * Y)。* X;= = > w1 = (alp_old。* Y) ' * X;
w2 =(α。* Y)。* X;= = > w2 =(α。* Y) ' * X;
2.策划
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信谊x
fn = vpa ((-bias-W (1) * x) / W (2), 4);
fplot (fn,“线宽”,2);
fn1 = vpa ((1-bias-W (1) * x) / W (2), 4);
fplot (fn1 '。');
FN2 = VPA（（ - 1-偏压-W（1）* x）/ w（2），4）;
fplot (fn2 '。');
------------------------------------------------
我改成了以下，它对我很有效。
------------------------------------------------
xItv = linspace (5 5 1000);
fn = @（x）vpa（（ - bias-w（1）* x）/ w（2），4）;
情节(xItv fn (xItv),“线宽”,2);
fn1 = @(x) vpa((1-bias-W(1)*x)/W(2)，4);
情节(xItv fn1 (xItv) ', ');
fn2 = @(x) vpa((-1-bias-W(1)*x)/W(2)，4);
情节(xItv fn2 (xItv) ', ');
是什么原因导致你对nhat truong评级较低?