MIT人物数据集，用于行人检测数据集。900张行人图像，图像ppm格式，可用于识别图像中是否存在人。作为行人检测的正样本。

对定义在一系列无方向点集上的3D形状模型提出一种新的数字水印方案。首先应用神经网络的方法对点集模型进行学习，根据在学习过程中神经网格法线的变化情况，找到特征点。最后对已加水印的点集模型应用不同的攻击，比如剪切、（模拟）简化和附加随在特征点附近嵌入水印信息机噪声之后，结果显示通过这种方案嵌入的水印，在某种程度上仍可以被检测到。

主要介绍了Python 支持向量机分类器的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

实现了拉格朗日，KKT条件SVM判断，通过SMO算法求得最佳aplpa。文件夹包括数据，*.py,*.ipynb文件

《支持向量回归机及其应用研究_田英杰》，matlab中文论坛faruto版主推荐的一篇文献，帮助理解SVM。

现有基于变分模态分解算法(VMD)的轴承故障诊断方法,由于其参数K需要依据先验知识预先设定,缺乏对K值最优设定的理论支撑,难以保证故障特征提取及故障诊断的精确性.针对上述问题,提出一种基于参数估计优化的VMD与多尺度熵(MSE)的石化装备轴承特征提取及诊断新方法.首先,针对VMD分解参数K的难以实现最优设定问题,利用局部均值分解(LMD)自适应分解分量的频率分布特征,构建一种实现K值有效估计的方法;其次,在VMD分解的基础上,提出一种MSE和线性判别分析(LDA)协同特征提取方法,完成特征模型构建;然后,针对轴承故障特征样本过少,利用支持向量机(SVM)对提取故障特征进行识别;最后,利用石化装备实验室仿真平台的轴承故障数据进行实验,验证算法的有效性和工程实用性.对比分析表明,所提出的算法可以很好地提取故障特征且故障识别精度较高,具有较好工程操作性和扩展性.

二叉树支持向量机分类算法主要是构造一个偏二叉树或是构造一颗完全二叉树，但是偏二叉树分类的准确性虽高而分类的效率低，完全二叉树分类的效率高但是准确性不高。本文提出一种算法，结合了以上两种二叉树构造方法的优点，并且更能反映样本的真实分布。实验结果表明，新算法具有较高的推广性能。

支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测，集合具体的案例给出了程序分析

SVM支持向量机算法的详细推导(详细到每个步骤_值得推荐)

支持向量回归机（讲述如何将SVM从分类应用到到回归中去）