近年来，文本的情感分析一直都是自然语言处理领域所研究的热点问题；微博作为一种短文本，用词精炼而简洁，富含观点、倾向和态度。因此，识别微博的情感倾向具有重要的现实意义。提出一种基于SVM和CRF的情感分析方法，使用多种文本特征，包括词、词性、情感词、否定词、程度副词和特殊符号等，并选用不同的特征组合，通过多组实验使情感分析效果最优。实验显示，选用词性、情感词和否定词的特征组合时，SVM模型的正确率达到88.72%，选用情感词、否定词、程度副词和特殊符号的特征组合时，CRF模型的正确率达到9044%。

数字识别是扫描文档并将其转换为电子格式的过程中必不可少的元素。 在这项工作中，正在提出一种新的多像元大小（MCS）方法，以利用定向梯度直方图（HOG）特征和基于支持向量机（SVM）的分类器对手写数字进行有效分类。 基于HOG的技术对在相关特征提取计算中使用的像元大小选择很敏感。 因此，一种新的MCS方法已用于执行HOG分析和计算HOG功能。 该系统已经在基准MNIST手写数字基准数据库上进行了测试，使用独立测试集策略已达到99.36％的分类精度。 还使用10折交叉验证策略对分类系统进行了交叉验证分析，并且获得了10折分类精度为99.26％。 所提出的系统的分类性能优于使用复杂过程的现有技术，因为在特征空间和分类器空间中使用简单的操作已达到了同等或更好的结果。 该系统的混淆矩阵图和接收器工作特性（ROC）图显示了所提出的基于MCS HOG和SVM的新型数字分类系统的优越性能。

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！

SVM是用来解决分类问题的，如果解决两个变量的分类问题，可以理解成用一条直线把点给分开，完成分类

基于python平台的SVM垃圾邮件识别

基于SVM多特征融合的微表情识别python源码+项目说明.zip 将上述文件与main.py放在同一目录下，直接运行main.py： a. 从同目录下的CASME II文件夹中提取数据，文件夹的结构为CASME II/subject_name/ep_name/image b. 程序所需文件在CASME II文件夹下，分别为CASME2.xlsx, shape_predictor_68_face_landmarks.dat, UniformLBP8.txt c. 程序将CASME II中第一个表情的第一张图片作为标准面部图像，对所有图像序列进行裁剪与配准，得到192*192的图像序列 d. 将配准后的结果存入result/lwm_result.npy中 e. 随后程序对图像序列进行动作放大，其中放大频率区间为[0.2Hz, 2.4Hz], 放大因子为8 f. 随后对图像序列进行时序插值，目标帧数为10帧 g. 随后对图像序列提取LBP-TOP、3DHOG、HOOF特征，存放于result/features/LBP_feature.npy (或HOG_feature.npy, HOOF_

基于SVM的中文邮件分类的项目代码和数据样本集

毕设新项目 基于SVM和LSTM实现的购物平台商品评论情感对比分析毕设源码+数据集+模型+项目说明.7z 【项目介绍】 使用Selenium模拟真实登录行为，并爬取数据 数据清理 将词汇向量化 使用jieba精确模式进行分词，构造词典 创建词语字典，并返回每个词语的索引，词向量，以及每个句子所对应的词语索引 分类模型对比。 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的机器学习、深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

摘 要 ： 针对海天背景下红外舰船目标识别提出了一种基于机器学习的分类算法。 该算法首先利用分 割 算法提取红外图像中的连通区域,并对原图相应的位 置进行标记和归一 化处理 ,然后利 用HOG 特 征提 取 标记 区域 的 高维特 征 向量 ，用线 下样 本库 训 练得 到 的 SV M 分 类器 对所提 取 的 HOG 特 征 进行 高维特征 空间的分类 ，识别 目标和干扰。 仿真实验表明 ，该算法具有 良好的性能，在复杂海天干扰背景下能够有效地识别红外舰船目标 。

基于SVM的图像分割-真彩色图像分割，可以很好的分割彩色图像