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支持向量机算法及其代码实现
- 支持向量机（SVM），起初由vapnik提出时，是作为寻求最优（在一定程度上）二分类器的一种技术。後来它又被拓展到回归和聚类应用。SVM是一种基于核函数的方法，它通过某些核函数把特征向量映射到高维空间，然後建立一个线性判别函数（或者说是一个高维空间中的能够区分训练数据的最优超平面，参考异或那个经典例子）。假如SVM没有明确定义核函数，高维空间中任意两点距离就需要定义。
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- 自适应动态规划,数据驱动模型，神经网络，最优跟踪控制，鲁棒控制 Data-Driven Robust Approximate Optimal Tracking Control for Unknown General Nonlinear Systems Using Adaptive Dynamic Programming Method(Adaptive dynamic programming, data-driven model, ne
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