SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能，含有源程序和代码

高维数据聚类 (HDDC) 工具箱包含用于高维数据的高效无监督分类器。 该分类器基于适用于高维数据的高斯模型。 参考：C. Bouveyron、S. Girard 和 C. Schmid，高维数据聚类、计算统计和数据分析，2007 年

OpenCV中的HAAR与LBP数据 HAAR特征数据 LBP特征数据 数据格式XML #include #include using namespace std; using namespace cv; String Face_fileName = haarcascade_frontalface_alt.xml;//opencv自带训练好的人脸识别级联器 String Eye_fileName = haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml;//opencv自带训练好的人眼识别级联器 CascadeClassifier face_cascade;//人脸

yasa_classifiers 该存储库包含用于生成YASA睡眠阶段模块的预训练分类器的笔记本： : 可以在sleepdata.org上找到数据集。 您需要请求数据访问权限才能下载数据集。 具体而言，使用以下数据集对睡眠分期分类器进行训练：CCSHS，CFS，CHAT，HomePAP，MESA，MrOS，SHHS。 脚步 01_features_nsrr_\*.ipynb ：从原始PSG文件计算特征。 确保更新路径！ 02_create_classifiers.ipynb ：训练并导出睡眠阶段分类器。

榆木分类器分类 ELM和FLN分类该代码在matlab中生成2个clands的rand数据并将其绘制并通过ELM，FLN分类器进行分类

级联分类器训练出车辆识别，对形式车辆进行识别框选

支持向量机使用不同基函数对分类结果的影响； 附带高质量数据集，可以重复使用，修改测试代码； 加深对于支持向量机的理解和应用； 适合机器学习初学者，巩固基础知识，强化基础理论的学习和应用。

虹膜推理网络服务 该项目包含用于为在Iris数据集上训练的XGBoost多类别分类器提供服务的代码，并通过启用了docker的fastAPI接口提供服务，此外还包括pytest单元测试以及通过蝗虫对已部署服务的负载测试。 通过在项目根文件夹中运行以下命令，可以使用pipreqs提取需求： pipreqs --encoding=utf8 ./ 运行网络服务器 cd src uvicorn main:app --port 8006 (--reload) 或使用docker-compose： docker-compose up 使用.env文件中的指定主机和容器端口。 之后，您可以浏览生成的文档，通过上的Swagger UI尝试API的功能和行为，默认情况下为 运行测试套件 从根项目文件夹： pytest 使用蝗虫进行负载测试 运行蝗虫服务 cd load_test locust --

主要适用于机器学习初学者，掌握基础理论； 可以在高质量数据集上面，修改测试代码，更好的掌握 naive Bayes 分类器理论和实际应用； 理解分类器的实际价值和局限性所在。

svm分类器，用于对曲线进行分类