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支持向量机SVM是重要的机器学习算法，这里使用matlab软件进行SMO算法设计，实现最优化分类。本次作业是实现SVM学习方法中序列最优化算法（SMO），其中my_svm.m和my_svmtrain.m与此次作业相关的两个文件。my_svm.m

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利用GPU并行加速支持向量机的研究与实践，王亮，高占春，因为支持向量机预测的精度很高，它是非常著名的解决分类和回归问题的工具之一。然而，在训练过程使用非线性核函数的支持向量机算

癌症是导致人类死亡的众所周知的疾病，乳腺癌（BC）是女性诊断出的癌症之一。 一生中大约有八名女性被诊断出患有BC。 如果尽早诊断出BC，可以很容易地进行治疗。 这项研究的方法是通过不同的机器学习（ML）技术来识别患有BC或不患有BC的患者。 在这项研究中，威斯康星州诊断性乳腺癌（WDBC）数据集将通过支持向量机（SVM），k最近邻（k-NN），朴素贝叶斯（NB），决策树（DT）和逻辑回归（LR）进行分类）。 分类之前有一个预处理阶段，其中五个不同的分类器应用了5倍交叉验证方法。 分类性能是通过使用混淆量度通过性能测量参数（即准确性，敏感性和特异性）来测量的。 在这项研究中，SVM在归一化过程后发现的最佳性能为99.12％的精度。

本期做的是基于python的hog+svm机器学习实现目标检测。 算法部分 本次是基于python的hog+svm实现目标检测，是对草莓的识别。 数据集放在“data”文件夹下 “data”下的子文件夹有几个子文件夹就是几分类。 代码依次运行 python 01svm_train.py 会在weights文件夹生成模型 python 02detect_photo.py 会调用模型，通过hog+nms对单张图片实现目标检测 需要查看其他代码的可看b站视频演示： https://space.bilibili.com/124080712?spm_id_from=333.1007.0.0 其他小项目完整代码： https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download

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SVM 支持向量机的python实现

SVM支持向量机是建立于统计学习理论上的一种分类算法，适合与处理具备高维特征的数据集。 SVM算法的数学原理相对比较复杂，好在由于SVM算法的研究与应用如此火爆，CSDN博客里也有大量的好文章对此进行分析，下面给出几个本人认为讲解的相当不错的： 支持向量机通俗导论（理解SVM的3层境界） JULY大牛讲的是如此详细，由浅入深层层推进，以至于关于SVM的原理，我一个字都不想写了。。强烈推荐。 还有一个比较通俗的简单版本的：手把手教你实现SVM算法 SVN原理比较复杂，但是思想很简单，一句话概括，就是通过某种核函数，将数据在高维空间里寻找一个最优超平面，能够将两类数据分开。 针对不同数据集，不同

svm练习的几个例子 数据挖掘中新方法svm