详细讲解了支持向量机的设计过程

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SVM图像分类：使用`sklearn.svm`进行图像分类

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针对矿山边坡预测模型精度低等问题,提出一种由主成分分析(PCA)、灰狼算法(GWO)和支持向量机(SVM)组合的混合模型(PCA-GWO-SVM)。首先,采用PCA对原始数据进行降维去噪;其次,通过GWO算法优化支持向量机参数;最后,通过SVM实现矿山边坡变形的预测。矿山边坡实例表明PCA-GWO-SVM模型具有更高的预测精度。

matlab GUI图像处理软件，主要功能有基本的RGB、色差、HSV、形状、SVM智能化算法，包含精度、斑点、框大小等设置，适合视觉行业尤其是分选行业应用

详细介绍SVM原理、应用、并证明. 目录 1 第一层：了解 SVM 4 1.1 分类标准的起源：Logistic 回归 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2 线性分类的一个例子 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.3 函数间隔 Functional margin 与几何间隔 Geometrical margin . . . . . . . 8 1.4 最大间隔分类器 Maximum Margin Classifier 的定义 . . . . . . . . . . . . 9 2 第二层：深入 SVM 12 2.1 从线性可分到线性不可分 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.1.1 从原始问题到对偶问题的求解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.1.2 K.K.T. 条件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.1.3 对偶问题求解的 3 个步骤 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.1.4 线性不可分的情况 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.2 核函数：Kernel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2.1 特征空间的隐式映射：核函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2.2 核函数：如何处理非线性数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.2.3 几个核函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.2.4 核函数的本质 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.3 使用松弛变量处理 outliers 方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3 证明 SVM 29 3.1 线性学习器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.1.1 感知器算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.2 非线性学习器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.2.1 Mercer 定理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.3 损失函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3.4 最小二乘法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.4.1 什么是最小二乘法？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.4.2 最小二乘法的解法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3.5 SMO 算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 3.5.1 SMO 算法的推导 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 3.5.2 SMO 算法的步骤 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

支持向量机(SVM)适用于分类的方法，本文档很适合初学者了解其原理。

裁判文书中的命名实体识别是自动化审判的关键一步，如何能够有效的分辨出案件的关键命名实体是本文的研究重点.因此本文针对财产纠纷审判案件，提出了一种基于SVM-BiLSTM-CRF的神经网络模型.首先利用SVM筛选出包含关键命名实体的句子，然后将正确包含此类实体的句子转化为字符级向量作为输入，构建适合财产纠纷裁判文书命名实体识别的BiLSTM-CRF深层神经网络模型.通过构建训练数据进行验证和对比，该模型比其他相关模型表现出更高的召回率和准确率.

SVM与神经网络（NN）的对比 SVM的理论基础比NN更坚实，更像一门严谨的“科学”（三要素：问题的表示、问题的解决、证明） SVM —— 严格的数学推理 NN —— 强烈依赖于工程技巧 推广能力取决于“经验风险值”和“置信范围值”，NN不能控制两者中的任何一个。 NN设计者用高超的工程技巧弥补了数学上的缺陷——设计特殊的结构，利用启发式算法，有时能得到出人意料的好结果。