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机器学习中的多示例包层次SVM分类算法 【核心代码】Bag_KI_SVM.m KI-SVM ├── Bag KI-SVM │ ├── Bag_KISVM_prediction.m │ ├── Bag_KI_SVM.m │ ├── Find_y.m │ ├── Find_y_linear.m │ ├── Max_Violated_y_set.m │ ├── Readme.htm │ ├── celltomatrix.m │ ├── genIndex.m │ └── normalization_gaussian.m ├── Instance KI-SVM │ ├── Find_y.m │ ├── Find_y_linear.m │ ├── Inst_KISVM_prediction.m │ ├── Inst_KI_SVM.m │ ├── Max_Violated_y_set.m │ ├── Readme.htm │ ├── celltomatrix.m │ ├── genIndex.m │ └── normalizat

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本人正在学习HOG行人检测，我用的MATLAB2017b版本，这个利用SVM分类程序，调试没问题，供大家参考，一起学习

引言 统计学习理论的基本理论 支持向量机 核函数 支持向量机优化方法 支持向量机方法小结 支持向量机应用领域和研究进展 Support Vector Regression 参考文献

研一机器学习作业SVM分类器

提出了一种基于时频域特征的情绪检测方法。使用Box-and-whisker plot（箱线图）选择最佳特征，然后将其输入SVM分类器，用于训练和测试DEAP数据集，其中考虑了32名不同性别和年龄组的参与者。实验结果表明，该方法对测试数据集的准确率为92.36%。此外，所提出的方法比最先进的方法表现出更高的准确性。 本文利用DEAP数据集预处理的脑电信号对两种维度进行四分类，即效价和觉醒。首先通过应用FFT将数据集中的样本从时域转移到频域，然后提取对情绪识别特别重要的α、β和θ频带。随后，根据每个情绪对应的象限对提取的频带进行平均，并使用平均频带值提取统计特征。然后，对提取的特征进行缩放，并将各种特征组合输入支持向量机分类器（SVM）进行情感识别。据观察，我们的方法使用偏度、峰度和波熵特征预测情绪，准确率为92.36%。与现有的DEAP数据集方法相比，我们提出的模型显示了更好的结果。

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文件中包含SVM，CNN，KNN三种分类算法，用于机器学习和神经网络，m文件可直接调用