支持向量机的SMO算法实现数据拟合训练的基本程序，用c++编写．

基于鲁棒学习的最小二乘支持向量机及其应用 鉴于最小二乘支持向量机比标准支持向量机具有更高的计算效率和拟合精度, 但缺少标准支持向量机的鲁 棒性, 即当采样数据存在奇异点或者误差变量的高斯分布假设不成立时, 会导致不稳健的估计结果, 提出了一种鲁棒 最小二乘支持向量机方法. 该方法在最小二乘支持向量机基础上, 通过引入鲁棒学习方法来获得鲁棒估计. 仿真分析 及某湿法冶金厂的应用实例验证了该方法的可行性和有效性.- Least squares support vector mac

我用支持向量机写的一个适用拟合程序，这需要数据文件，你可以自己采样数据-Support vector machine to write one for the fitting procedure

该代码基于Python3,利用机器学习中支持向量机回归算法（SVR）实现对数据的拟合以及预测，可以通过调试C值和gamma值达到不同的拟合程度，具有较大的实际意义，并且该代码本人亲自调式运用，适合广大学习者使用。(This code is based on Python 3. It uses support vector machine regression algorithm (SVR) in machine learning to fit and predict the data. It c