关于SVM的基础原理教程，可以简单快速的了解SVM

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EVA：极限人声存档数据集 这是我在NTHU学习MIR课程时所做的最后一个项目。 我决定制作一个充满尖叫声样本的数据集，因为这种声音在MIR领域中较少受到关注。 建立该数据集可能是未来研究的起点。 原始音频 我从挑选了16首歌曲，并通过胆怯将声轨切成小片段，最终得到565个样本。 The Apprehended: 'Still Flyin' Cnoc An Tursa: 'Bannockburn' The Complainiacs: 'Etc' Dark Ride: 'Burning Bridges' Dark Ride: 'Hammer Down' Dark Ride: 'Piece Of Me' Death Of A Romantic: 'The Well' Decypher: 'Unseen' Headwound Harry: 'XXXV' Hollow Ground: 'Ill

ppt对应的代码见：https://download.csdn.net/download/u012104922/10003172

支持向量机SVM是重要的机器学习算法，这里使用matlab软件进行SMO算法设计，实现最优化分类。本次作业是实现SVM学习方法中序列最优化算法（SMO），其中my_svm.m和my_svmtrain.m与此次作业相关的两个文件。my_svm.m

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利用GPU并行加速支持向量机的研究与实践，王亮，高占春，因为支持向量机预测的精度很高，它是非常著名的解决分类和回归问题的工具之一。然而，在训练过程使用非线性核函数的支持向量机算

癌症是导致人类死亡的众所周知的疾病，乳腺癌（BC）是女性诊断出的癌症之一。 一生中大约有八名女性被诊断出患有BC。 如果尽早诊断出BC，可以很容易地进行治疗。 这项研究的方法是通过不同的机器学习（ML）技术来识别患有BC或不患有BC的患者。 在这项研究中，威斯康星州诊断性乳腺癌（WDBC）数据集将通过支持向量机（SVM），k最近邻（k-NN），朴素贝叶斯（NB），决策树（DT）和逻辑回归（LR）进行分类）。 分类之前有一个预处理阶段，其中五个不同的分类器应用了5倍交叉验证方法。 分类性能是通过使用混淆量度通过性能测量参数（即准确性，敏感性和特异性）来测量的。 在这项研究中，SVM在归一化过程后发现的最佳性能为99.12％的精度。

本期做的是基于python的hog+svm机器学习实现目标检测。 算法部分 本次是基于python的hog+svm实现目标检测，是对草莓的识别。 数据集放在“data”文件夹下 “data”下的子文件夹有几个子文件夹就是几分类。 代码依次运行 python 01svm_train.py 会在weights文件夹生成模型 python 02detect_photo.py 会调用模型，通过hog+nms对单张图片实现目标检测 需要查看其他代码的可看b站视频演示： https://space.bilibili.com/124080712?spm_id_from=333.1007.0.0 其他小项目完整代码： https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download

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