基于一个公开数据集和一个BCI竞赛数据集，提供一个SVM-CSP运动想象二分类demo，详见https://www.xxy.ink/learn/bci/2.html。包含脑电CSP特征提取，运动想象支持向量机分类，bbci和biosig工具箱等。
2021-04-03 19:02:17
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SVM python代码实现
支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。
2021-03-10 14:04:00
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将实例的特征向量（以二维为例）映射为空间中的一些点，就是如下图的实心点和空心点，它们属于不同的两类。那么 SVM 的目的就是想要画出一条线，以“最好地”区分这两类点，以至如果以后有了新的点，这条线也能做出很好的分类。
2021-03-04 13:44:03
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结课设计…顺利过。项目主要是利用OpenCV的SVM支持向量机，来进行车牌字符的训练，并进行字符的分割、字符识别等。使用Python内置模块Tkinter来实现系统的图形界面。将识别到的车牌与数据库中的黑名单车牌比对，实现正常车牌的快速放行以及黑名单车牌的及时报警。
2021-03-01 16:14:51
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采用MATLAB实现支持向量机（SVM）解决二分类问题，分别采用二次规划凸优化求解、半不无穷规划（线性核与非线性核）求解。
带IRIS数据、实验报告与SVM二分类原理数学推导文档，可直接运行，不使用MATLAB的SVM工具箱，比较基础。
2021-02-24 14:31:38
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