支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。

本资源包括使用支持向量机（SVM）算法进行人脸识别预测的全部源码 SVM就是帮我们找到一个超平面，这个超平面能将不同的样本划分开，同时使得样本集中的点到这个分类超平面的最小距离（即分类间隔）最大化。 支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM），是一种二分类模型。 对于二分类问题，如果我们从数据集是否线性可分角度来看的话（线性可分通俗理解就是画一条直线，可以直接将两种类型的数据分开），可以将数据分为三种类型，一类是线性可分的、一类是近似线性可分（有一些异常点导致无法线性可分）、一类是线性不可分。 这三种场景对应的SVM的算法分别是硬间隔SVM、软间隔SVM和非线性SVM。 本案例使用支持向量机（SVM）算法实现人脸识别功能。 算法内容包括： 1、获取数据集 2、数据划分 3、PCA特征提取 4、使用线性SVM进行预测 5、交叉验证 6、超参数调优 7、预测结果分析 8、混淆矩阵评估

一般信息 支持向量机（SVM）和相关的基于内核的学习算法是一类知名的机器学习算法，用于非参数分类和回归。 liquidSVM是SVM的实现，其主要功能是： 完全集成的超参数选择， 无论大小数据集，其速度都极高， ， ， ， 和绑定， 为专家提供充分的灵活性，以及 包括各种不同的学习场景： 多类别分类，ROC和Neyman-Pearson学习， 最小二乘，分位数和预期回归。 如有疑问和意见，请通过与我们联系。 您也可以在此处要求注册到我们的邮件列表。 liquidSVM已根据许可。 如果您需要其他许可证，请与联系。 命令行界面 命令行版本的。 Linux / OS X的终

具体介绍可以看本人博客： 算法笔记（24）波士顿房价回归及Python代码实现https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/125067084

使用 Wild Horse Optimizer (WHO) 的支持向量机 (SVM) 超参数优化（matlab代码） 我们使用 Wild Horse Optimizer 作为解决工程优化问题的强大且快速的元启发式算法，在分类问题中开发优化支持向量机算法超参数（内核、c、gamma） 首先，您可以使用任何带有编辑 Main.m 文件的数据集，然后单击运行

∗∗∗ 点击查看 :吴恩达机器学习 —— 整套笔记+编程作业详解 ∗∗∗\color{#f00}{***\ 点击查看\ :吴恩达机器学习 \ —— \ 整套笔记+编程作业详解\ ***}∗∗∗ 点击查看 :吴恩达机器学习 —— 整套笔记+编程作业详解 ∗∗∗ 作业及代码：https://pan.baidu.com/s/1L-Tbo3flzKplAof3fFdD1w 密码:oin0 本次作业的理论部分：吴恩达机器学习（七）支持向量机 编程环境：Jupyter Notebook 1. 线性 SVM 任务 观察惩罚项系数 C 对决策边界的影响，数据集：data/ex6data1.mat 在理论部分，

支持向量机SVM，回归。

1、python程序 2、有数据集 3、迭代数据快

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。

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