svm预测matlab代码3D LiDAR 点云中水果检测的 Matlab 实现。 介绍 该项目是使用 LiDAR 传感器 Velodyne VLP-16（Velodyne LIDAR Inc.，San Jose，CA，USA）获取的 3D 点云中水果检测的 matlab 实现。 此实现用于评估 ，其中包含 11 棵富士苹果树的 3D LiDAR 数据以及相应的果实位置注释。 在以下位置找到更多信息： 准备 首先，克隆代码 git clone https://github.com/ GRAP-UdL-AT/fruit_detection_in_LiDAR_pointClouds.git 然后，在保存代码的同一目录中创建一个名为“data”的文件夹。 在 /data 文件夹中，保存可用的地面实况和点云数据（“AllTrees_Groundtruth”和“AllTrees_pcloud”）。 先决条件 MATLAB R2018（我们没有在其他matlab版本中测试过） 计算机视觉系统工具箱 统计和机器学习工具箱 数据准备 LFuji-air 数据集：保存在 /data 文件夹中。 交叉验证

1、python程序 2、有数据集 3、迭代数据快

基于SVM的疲劳驾驶系统。基于神经网络的非接触式疲劳驾驶检测已成为当前针对疲劳驾驶检测领域炙手可热的研究方向。它有效解决了接触式疲劳检测方法给驾驶员带来的干扰以及单一信号源对于反映疲劳程度可靠性低的问题，同时通过设计神经网络模型对多源信息进行分类，实现对疲劳状态的高精度和高速度的检测。选取合适的特征值对网络检测准确率以及准确反映疲劳程度至关重要。基于驾驶员生理信号检测可靠性和准确性较高。

SVM light 工具箱(包含window版本和matlab版本) 由美国cornell大学的教授Thorsten Joachims部署 执行SVM二分类 速度明显快于libsvm 下载文件中包含 1.例子(inductive SVM 和 transductive SVM) 2.说明文件 3.源程序

1.注意这里SSA不是麻雀算法 2.python程序 3.有数据集，算法迭代速度快，收敛快

该代码把支持向量机中常用的核函数单独拿了出来，对于需要用核函数处理数据的同学大有帮助。

数据融合matlab代码JSM_SVM_MLL 编码是针对论文“ Gao，Q.和Lim，S.，2019. Matlab的实现”。该方法用于超光谱图像分类的支持向量机和联合稀疏模型​​的概率融合。GIScience和遥感。（DOI： 10.1080 / 15481603.2019.1623003“ 为了使用该代码，请确保所有文件夹都在当前的Matlab路径中，并对本文中使用的三个数据集运行de​​mo_IP，demo_PU，demo_SA。 本文中包含的数据集可从上免费下载。 如有任何建议和评论，请将其发送给作者：。

实验报告——SVM手写数字识别实现

按照惯例，先吐槽：Emgu.CV的资料太少了，不知道是不是C#做图形的太小众。因为项目需要，需要对图片中的车辆进行标定。于是想到了HOG+SVM的方式。在Emgu.CV中默认提供了已经训练好的行人检测的特征，但是如果要检测其他物体，必须自己进行训练。于是在网上一通寻找，居然没有完整的代码，没办法，只有苦逼的自己动手。弄了整整一天，终于实现。应该是目前网络上比较详细的一篇EMGU.CV自行训练的文章了，大家如要转载请保留作者信息

使用scikit-learn在python中进行SVM MNIST数字分类 该项目提出了的众所周知的问题。 出于本教程的目的，我将使用具有原始像素特征的算法。 该解决方案使用易于使用的机器学习库以python编写。 该项目的目标不是达到最先进的性能，而是教您如何使用sklearn的SVM在图像数据上训练SVM分类器。 尽管该解决方案并未针对高精度进行优化，但结果还是不错的（请参见下表）。 如果您想获得最佳性能，这两个资源将向您展示当前的最新解决方案： 下表显示了与其他模型相比的一些结果： 方法 准确性 评论 随机森林 0.937 简单的一层神经网络 0.926 简单的2层卷积网络 0.981 支持向量机 0.9852 C = 5，伽玛= 0.05 线性SVM + Nystroem内核逼近 线性SVM +傅立叶核逼近 项目设置 本教程是在Ubuntu 18.10上编写和测试的。 项目包含具有所有必要库的Pipfile Python-版本> = 3.6 pipenv-软件包和虚拟环境管理 麻木 matplotlib scikit学习 安装Python。 git克隆仓