SVM图像分类论文：基于LatentSVM的人体目标检测与跟踪方法研究、基于LBP和SVM的工件图像特征识别研究、基于MATLAB的遥感图像SVM分类系统实现等

提交Kaggle竞赛“真实与否？NLP与灾难鸣叫”（排名前25％） 挑战链接： : 链接到公共Kaggle笔记本（SVM）： : 在此存储库中，您将找到3个笔记本： 一种使用spaCy字向量和SVM的 一种使用BiLSTM的 一种将预训练的BERT用于序列分类 在测试集上，SVM的f1得分达到0.81152，BiLSTM达到0.80，而BERT达到〜0.83 f1得分。

从网上收集的质量高的SVM资料合集，并且根据自己的学习经验给出大量注释，同时通过txt文件给出学习路线（阅读各文档的先后顺序）以及各文档的依附关系。使得读者快速入门

基于MATLAB的交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）

可以运行的代码！蜣螂优化算法（DBO）优化支持向量机（SVM），能够很好的进行分类或者预测，并且该算法是今年提出的，非常好用，值得推荐和写论文

利用C++实现支持向量机，参考下，参考下

提出了基于HHT变换和SVM结合的齿轮箱故障诊断方法,介绍了固有模态函数、EMD分解和Hilbert谱以及支持向量机(SVM)理论。先对各种工况信号消噪,再利用EMD分解将信号分解为IMF分量,求出Hilbert谱和边际谱,再利用边际谱求出各信号的故障特征信息,最后利用支持向量机判别齿轮箱的故障类型。该实验证明了此方法诊断齿轮箱故障的有效性。

学习SVM 的很好的文档，可以好好交流一下

利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码，训练，预测，TTA，模型融合，模型部署，cnn提取特征，svm或者随机森林等进行分类，模型蒸馏，一个完整的代码。 实现功能： 基础功能利用pytorch实现图像分类 包含带有warmup的cosine学习率调整 warmup的step学习率优调整 多模型融合预测，加权与投票融合 利用flask + redis实现模型云端api部署（tag v1） c++ libtorch的模型部署 使用tta测试时增强进行预测（tag v1） 添加label smooth的pytorch实现（标签平滑）（tag v1） 添加使用cnn提取特征，并使用SVM，RF，MLP，KNN等分类器进行分类（tag v1）。 可视化特征层。 转载：https://github.com/lxztju/pytorch_classification

全网最细，作者原创 本资源作者进行了为期一个月的闭关写代码，耗费了大量心血，希望对各位同僚有所帮助 包括 1. 通过高德地图对石家庄本地数据，如各类奶茶店、学校、写字楼、地铁站、火车站、公交车站数据的爬取 2. 对数据进行清洗分类 3. 对地区进行网格划分 4. 对网格内各类数据进行统计形成训练数据集 5. 对训练数据集采用严格的机器学习流程进行清洗 6. 基于SVM模型，对地区内网格进行预测 7. 在地图上可视化输出结果 如有问题，各位可以私信我，我将耐心解答 欢迎大家持续关注我的博客！