评分:4 版本:通用版 更新时间:2021-03-15 13:03 大小:101KB 平台:WinAll 语言:简体中文 授权:免费 类型:国产,行业软件软件介绍
svm工具箱是为Matalab开发的实用工具，内含有大量的函数，能够辅助用户更好地对Matalab进行使用，在计算一些比较复杂数据的时候可以大大地提升计算的速度，使用便利！
工具介绍
通用的svm工具箱，用户需要在Matalab软件的界面下进行使用，通过编写Matalab程序直接可以直接调用工具箱已有的函数，常常应用于数学分析等领域。
分类原理说明
--它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建构最优分割超平面,使得学习器得到全局最优化,并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。
--它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分,从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能。
svm工具箱怎么安装安装
1、在本站下载该工具箱并且解压缩到matlab安装目录\toolbox
2、安装，打开matlab点击set path---->add folder 然后把你的工具箱文件夹添加进去就可以了
3、路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下。
4、测试，可以测试一下:在matlab中输入which svcoutput 回车,如果可以正确显示路径,就证明添加成功了。
软件截图
软件综述
MATLAB SVM 工具箱是一款用于支持向量机 (SVM) 模型训练和预测的强大工具。它提供了广泛的功能，包括：
-
SVM 模型训练：MATLAB SVM 工具箱支持各种 SVM 模型的训练，包括线性 SVM、非线性 SVM (核 SVM) 和多类 SVM。用户可以使用不同的核函数，如线性核、多项式核、高斯径向基核等，来构造非线性 SVM 模型。
-
模型选择和超参数优化：MATLAB SVM 工具箱提供了多种模型选择和超参数优化方法，帮助用户找到最佳的 SVM 模型。这些方法包括交叉验证、网格搜索、随机搜索等。此外，用户还可以使用工具箱中的可视化工具来分析模型性能，并帮助选择最佳的超参数。
-
预测和分类：训练好 SVM 模型后，MATLAB SVM 工具箱提供了多种预测和分类函数，允许用户使用模型对新数据进行预测和分类。这些函数包括
svmpredict、svmclassify等。 -
支持向量可视化：MATLAB SVM 工具箱提供了支持向量可视化工具，允许用户可视化模型的决策边界和支持向量。这有助于用户更好地理解模型的结构和行为。
-
高级功能：MATLAB SVM 工具箱还提供了许多高级功能，如多标签分类、半监督学习、异常检测等。这些功能可以帮助用户解决更复杂的机器学习问题。
总体而言，MATLAB SVM 工具箱是一款非常强大的 SVM 工具，它提供了全面的功能和易于使用的界面。它广泛用于机器学习、数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理等领域。
