关于支持向量机SVM算法解释较为清晰明了的PPT与代码，非常适合小白入门，以及作为面试的准备，有助于快速提升机器学习基础算法

使用dsPIC30F-DSC-实现PMSM-电机的正弦驱动1

针对电能质量扰动信号的识别问题，提出基于聚类改进S变换与直接支持向量机（SVM）的电能质量扰动识别方法。提出聚类改进S变换方法，该方法结合电能质量扰动信号的特点，可同时对基频的时域分辨率及高频的频域分辨率进行最优化处理，保证特征提取的准确性；将直接支持向量机作为分类器，与最小二乘支持向量机相比，其求解简单，计算复杂度较低，训练与测试速度快，泛化能力较高，并且避免不能保证全局最优解的缺点；将聚类改进S变换与直接支持向量机相结合，应用于单一扰动及混合扰动的识别分类工作。仿真实验验证了所提方法的有效性。

好用的matlab代码，可以使用，效果很好，希望能让您满意

支持向量机的说明ppt 训练分类器，用于图像视频的训练分类

利用布谷鸟搜素优化算法实现支持向量机的参数寻优

本资源属于代码类，是一些nlp工具的使用 nlp 工具 word2vec nltk textblob crf++ （1）机器人 （2）中文翻译，及繁体转简体 （3）关键词提取，主题提取，摘要提取 （4）命名体识别 （5）分词 （6）情感分析，正负类分析 （7）近义词，同义词，句子相似性 （8）聚类，监督，无监督 （9）词性标注 （10）词向量提取

该文件中包含了数据以及处理数据的代码，适合初学者学习。代码中包含读入数据，数据格式化，分为训练集和测试集，预测结果等代码。注意：读取数据时要把文件地址改为自己本机的文件地址。

#将SVM代码文件直接导，pycharm2017软件中，将data数据的路径在代码中进行修改 #fileIn = open('C:/Users/LENOVO/Desktop/SVM-master/datasets.txt') #open()进行文件的读取工作，直接修改路径即可，但是要注意绝对路径与相对路径的区分

针对轴承振动信号非线性、非平稳性和故障特征微弱性的特点,以及工程实际中难以获得大量故障样本的情况,提出了一种基于多尺度排列熵和支持向量机的轴承故障诊断新方法。该方法首先对轴承不同运行状态下的振动信号进行多尺度排列熵特征提取,然后通过距离评估技术从原始多尺度排列熵特征中选取敏感特征,最后将敏感特征输入到采用遗传算法优化的支持向量机中,实现对轴承不同运行状态的自动识别。对实验数据分析的结果表明,该方法可以精细地获取故障信息,从大量原始特征中选择出敏感特征,有效地实现滚动轴承故障状态的诊断。