经典SVM算法matlab程序,用于各种利用MATLAB对数据进行SVM仿真的实验。 经典SVM算法matlab程序,用于各种利用MATLAB对数据进行SVM仿真的实验。

什么是机器学习 （Machine Learning）       机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。 机器学习的大致分类： 1）分类（模式识别）：要求系统依据已知的分类知识对输入的未知模式（该模式的描述）作分析，以确定输入模式的类属，例如手写识别（识别是不是这个数）。 2）问题求解：要求对于给定的目标状态,寻找一个将当前状态转换为目标状态的动作序列。 SVM一般是用来分类的（一般先分为两类，再向多类推广一生二，二生三，三生万物哈）

python语言使用LBP算法提取特征向量SVM算法训练模型和识别分类整套文件。内有训练和测试、验证图片集，训练和测试程序分两个py文件。训练使用lbp_train.py文件，测试和验证使用均使用lbp_test.py文件，更改训练集和测试集文件可更改为自己所需的程序。LBP算法使用uniform模式，准确率可达93.31%以上

python语言编写调用HOG算法提取特征向量SVM算法训练和分类程序，内附程序可正常运行。有任何问题请留言，我看到后会尽量解决

内含MATLAB版本的SVM程序、PYTHON版本的SVM程序，以及LIBSVM-3.20封装svm的应用程序（可直接通过CMD调用），内含详细代码注释以及软件使用情况

svm的源代码 注释很详尽，想真正了解svm的人一定要看一看

改进的AdaBoost-SVM算法用于对等网络贷款平台的安全性和风险进行分类。 由于SVM算法难以处理稀有样本并且训练缓慢，因此使用规则采样来减少分类噪声。 然后，通过学习机的组合，可以识别P2P风险。 结果表明，IAdaBoost算法可以提高风险平台分类的准确性。 分类误差可控制在5％以内。

有认知无线电CR的论文和Matlab代码，进行传统频谱感知算法的能量检测实现与SVM分类算法实现，两个进行对比检测概率性能，还有生成SVM三种核函数的分类检测图与统计三个错误率，得出SVM算法优于能量检测算法

人工智能导论课作业，像分类，指在给定的类别中，选出与该图像匹配的类别作为输入的图像处理方法。支持向量机(SVM)是一种以统计学习理论为基础的用来解决二分类问题的机器学习方法。SVM是结构风险最小化模型，较好的解决了数量较小时过拟合问题，能有效提高模型的泛化能力。在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中,表现出许多特有的优势。本次实验使用的是自己提出的一个关于路面裂缝的crack数据集，为提升实验效果，先提取图像HOG特征，再利用SVM来进行分类训练，以识别图片中是否存在裂缝。本文设计了完整的HOG+SVM识别算法,使用自己提出的crack数据集进行了实验测试。

使用OpenCV和Python的手写数字识别 使用的数据集 对于这个项目，我使用了MNIST数据集。 它可以在Internet上免费获得。 要求 的Python 3 斯克莱恩 OpenCV 3 麻木 Jupyter笔记本 训练SVM模型 SVM_Classifier.ipynb-这是一个ipython笔记本，因此您需要安装jupyter-notebook才能使用此文件。 如果要重新训练模型，请使用此文件。 digits_cls1.pkl-这是一个已保存的SVM模型文件。 使用OpenCV进行数字识别 dig_rec.ipynb-这是一个ipython笔记本，用于使用OpenCV识别图像中的手写数字。此文件使用受过训练的SVM模型digits_cls1.pkl 。 使用OpenCV进行实时数字识别 dig_rec_vid.ipynb-这是一个ipython笔记本，用于使用网络摄像头和O