matlab中svm图片分类代码变形零件描述符（DPD） 该代码与ICCV 2013论文《可变形零件描述符》一起用于细粒度识别和属性预测。 === 用户配置 [TODO：简化这些目录路径以最小化用户设置] 在dpd_set_up.m ： scratchdir = /scratch % for KDES features, DPD features, etc if strcmp(database, ' bird ' ) dataset_base = /path/to/CUB200- 2011 % you edit this elseif strcmp(database, ' cub200 ' ) dataset_base = /path/to/CUB200- 2010 % you edit this elseif strcmp(database, ' human ' ) dataset_base = /path/to/berkeley-human-attributes-dataset % you edit this end === 运行DPD + DeCAF演示 这是使用具有DeCAF卷

SVM 训练数据

处理不平衡数据分类时，传统支持向量机技术（SVM）对少数类样本识别率较低。鉴于SVM+技术能利用样本间隐藏信息的启发，提出了多任务学习的不平衡SVM+算法（MTL-IC-SVM+）。MTL-IC-SVM+基于SVM+将不平衡数据的分类表示为一个多任务的学习问题，并从纠正分类面的偏移出发，分别赋予多数类和少数类样本不同的错分惩罚因子，且设置少数类样本到分类面的距离大于多数类样本到分类面的距离。UCI数据集上的实验结果表明，MTL-IC-SVM+在不平衡数据分类问题上具有较高的分类精度。

BB-SVM模型用于论文数据集的自动人格检测（大五人格标记特征） 该存储库包含基于BERT模型的Bagging SVM，用于对Essays数据集进行分类。 安装 有关可以通过以下方式安装的相关软件包的列表，请参阅requirements.txt。 pip -r requirements.txt 本文使用指定的版本。 请注意，需求模块的更新版本可能会更改结果。 一些实验证明，更新的sklearn可以提高准确性。 但是，还请检查按需要求（例如，要求1.10 3.8

基于MATLAB的太阳能电池板缺陷检测系统（GUI）主要针对倾斜的光伏电池板组件照片，应用直方图自适应二值化和透视变换技术进行图像校正，提取行列特征后通过FFT频谱分析出晶片的行列排布进行图像分割，可分别应用非线性SVM与DenseNet对分割照片进行训练以实现缺陷检测。

基于FRS和SVM的化工过程故障诊断

这是最新的svm工具包 可以直接在matlab里打开路径安装使用

通过卫星影像进行船只检测 这是来自Kaggle的“的的船舶检测管道。 它使用滑动Windows +非最大压缩来进行对象检测，并使用HoG + SVM方法进行分类。 剧本 分类器 HoG + SVM分类器是使用数据集压缩文件中包含的信息以及以pickle格式存储的信息进行训练的。 python ship_clf.py 滑动窗物体检测 船舶检测器将一个窗口滑过图像金字塔，并将每个窗口分类为船舶还是非船舶，并返回一组边界框，这些边界框随后使用非最大压缩方案进行过滤。 python ship_detector.py

以通俗简介的方式，从浅入深介绍SVM原理和代码流程 让你从此不再惧怕SVM 视频部分： 01_SVM之回顾梯度下降原理02_SVM之回顾有约束的最优化问题03_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT几何解释04_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT数学解释05_SVM之回顾距离公式和感知器模型06_SVM之感知器到SVM的引入07_SVM之线性可分时损失函数的表示08_SVM之线性可分时损失函数的求解-对w,b变量求偏导09_SVM之线性可分时损失函数的求解-对β变量求解.10_SVM之线性可分时算法整体流程11_SVM之线性可分时案例12_SVM之线性不可分时软间隔介绍13_SVM之线性不可分时软间隔优化目标14_SVM之线性不可分时软间隔算法整体流程15_SVM之线性不可分时数据映射高维解决不可分问题16_SVM之线性不可分时核函数引入17_SVM之线性不可分时核函数讲解18_SVM代码之线性可分时和Logistic回归比较19_SVM代码之基于鸢尾花数据多分类参数解释20_SVM代码之基于鸢尾花数据网格搜索选择参数21_SVM代码之不同分类器，核函数，C值的可视化比较2

乳腺癌数据集 Python 预测模型 乳腺癌数据集二分类预测 机器学习 深度学习 网格搜索+logistic逻辑回归+神经网络+SVM支持向量机+KNN 条形图折线图可视化 预测效果较好，拟合较为准确。 jupyter notebook numpy pandas matplotlib sklearn 数据分析 数据挖掘