通过将粒子群算法也支持向量机结合，使用支持粒子群算法优化支持向量机参数，并训练支持向量机

摘要I第一章 绪论 11.1 研究背景及意义 11.2 国内外研究动态 21.3 论文结构 3第二章 支持向量机理论基础 52.1 引言52.2 统计学习理论

1引言信息技术的发展 日新月异，极大地推动了人机交互技术的前进，使得计算机视觉在计算机识别与监控中发挥越来越重要的作用，出现了人脸检测、人脸识别、人脸跟踪、年龄

斯坦福ML公开课笔记81

MATLAB用拟合出的代码绘图学士项目：使用Support-Vector Machines和KNN基于EEG数据对愤怒进行分类 以下存储库是学士项目期间使用的代码的枢纽。 该存储库包含用于预处理和分析EEG数据（Matlab），所有统计测试（R）和分类器（Python +）的每一行。 随着项目的进行，本文档的其余部分用作记事本。 它充满了对我们一路重要的项目，在归档项目之前不得更改。 每个脚本都包含解释性注释，以指导读者阅读代码。 线性混合效应模型 验证线性混合效应模型始终需要做两件事： 检查正常性和同质性。 构建一个所谓的“空模型”，并将混合模型的性能与此空模型进行比较。 I.混合效应模型属于参数统计技术（连同t检验和ANOVA检验）一起。 参数方法要求条件之间的差异呈正态分布，即条件A和条件B之间的差异需要近似钟形曲线。 非参数技术没有此限制-它们是“无分布的”-但是，混合模型是参数化的，因此我们需要检查差异是否实际上遵循正态曲线。 混合模型的另一个要求是数据是同质的，即就方差而言，数据集的一部分与另一部分没有很大差异。 下面描述的图检查了两者->形成了两个云，描绘了男性和女性之间

主要参考文献： A tutorial on support vector machines for pattern recognition. Data Mining and Knowledge Discovery,1998,2(2) Vapnik V N. The Nature of Statistical Learning Theory, NY: Springer-Verlag, 1995（中译本：张学工译.《统计学习理论的本质》.清华大学出版社,2000） 【说明】：该书附带介绍了很多科学研究的基本原则，很有启发、借鉴意义。

LibSVM是一款简单易用的支持向量机工具包，本资源提供libsvm历史版本下载，历史版本包括3.18-3.25

使用支持向量机进行光学字符识别.7z

人工智人-家居设计-基于Agent和支持向量机的远程智能诊断技术研究.pdf

基于加权最小二乘支持向量机的温室小气候建模与仿真 -2008 总结 xmind