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

Bmp图标不好找了，特意将自己这几年收集的压了一个包，大家看着用吧

AI 开源工具 可解释AI特别是论文和代码。 wrt图像分类 2013年会议论文 标题 论文标题 源链接 代码 标签 CNN的可视化 深入的卷积网络：可视化图像分类模型和显着性图 Visualization gradient-based saliency maps 2016年会议论文 标题 论文标题 源链接 代码 标签 凸轮 class activation mapping 酸橙 trust a prediction 2017年会议论文 标题 论文标题 源链接 代码 标签 研究生院 Grad-CAM：深度网络通过基于梯度的本地化的视觉解释 Visualization gradient-based saliency maps 网络解剖 Visualization 2018年会议论文 标题 论文标题 源链接 代码 标签 战术视听 interpretability method 可

matlab开发-SYM2POLYS。sym2polys的改进版（由paul godfrey编写）。

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SMP2020微博情绪分类技术评测数据集 本次技术评测使用的标注数据集由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心提供，原始数据源于新浪微博，由微热点大数据研究院提供，数据集分为两部分。     第一部分为通用微博数据集，该数据集内的微博内容是随机获取到微博内容，不针对特定的话题，覆盖的范围较广。     第二部分为疫情微博数据集，该数据集内的微博内容是在疫情期间使用相关关键字筛选获得的疫情微博，其内容与新冠疫情相关。     因此，本次评测训练集包含上述两类数据：通用微博训练数据和疫情微博训练数据，相对应的，测试集也分为通用微博测试集和疫情微博测试集。参赛成员可以同时使用两种训练数据集来训练模型。     每条微博被标注为以下六个类别之一：neutral（无情绪）、happy（积极）、angry（愤怒）、sad（悲伤）、fear（恐惧）、surprise（惊奇）。     通用微博训练数据集包括27,768条微博，验证集包含2,000条微博，测试数据集包含5,000条微博。     疫情微博训练数据集包括8,606条微博，验证集包含2,000条微博，测试数据集包含3,000

内容：常用高光谱分类数据集，包括常用的Indian pines\KSC\Purdue\DC\HOUSTON\Botswana\Salinas等，基本上写论文是够用的公开数据集； 使用方法：格式全部为mat格式，可以在Python和Matlab上使用； 使用建议：建议使用不同传感器的数据集来验证自己分类方法的有效性。