SVM-Chinese-Classification 利用支持向量机实现中文文本分类 先放，如果觉得写得不错，记得加个star哦，嘻嘻～ 基本流程 1、准备好数据食材、去停用词并利用结巴**(jieba)进行分词处理** 数据食材选用参考： jieba分词模块参考啦～ # 参照代码中的cutWords.py文件 2、利用卡方检验特征选择 **卡方检验：**在构建每个类别的词向量后，对每一类的每一个单词进行其卡方统计值的计算。 首先对卡方 检验所需的 a、b、c、d 进行计算。 a 为在这个分类下包含这个词的文档数量; b 为不在该分类下包含这个词的文档数量; c 为在这个分类下不包含这个词的文档数量; d 为不在该分类下，且不包含这个词的文档数量。 然后得到该类中该词的卡方统计值 公式为 float(pow((ad - bc), 2)) /float((a+c) * (a+b) * (b+

有认知无线电CR的论文和Matlab代码，进行传统频谱感知算法的能量检测实现与SVM分类算法实现，两个进行对比检测概率性能，还有生成SVM三种核函数的分类检测图与统计三个错误率，得出SVM算法优于能量检测算法

下载后，安装好版本匹配的python3.6,numpy,scipy,matplot,sklearn,skimage等包，后直接可以运行，无需修改代码。运行后输入y，就可以实习自带的图像分类（小鸡，小鸭，蛇，猫等分类）。

matlab实现vm图形分类代码变色龙分类 通过使用彩色和灰度图像，基于统计分类测量变色龙视觉模式之间的可区分性。 安装 下载代码。 从 下载特征提取代码（Single-Opponent (SO) 和 Double-Opponent (DO) 描述符）。 将代码放在文件夹 [root]/serre-lab-color_hmax-c2a60c1 中。 纸： 。 从（我们使用 linlinear-1.7）下载支持向量机 (SVM) 实现代码。 将代码放在文件夹[root]//liblinear-1.7 中。 创建 mex 文件：从 matlab，运行 [root]/liblinear-1.7/matlab/make.m。 纸： 。 用法 在 matlab 中，运行 [root]/run_all.m。 该实现由四个部分组成，对灰度和颜色描述符重复： 选择要素模板。 计算变色龙图像的描述符。 为每对类学习一个分类模型，并以留一法的方式测量准确性。 显示六个选定类别的结果（准确度 + p 值）。 第 (1)-(3) 部分的运行由第 5-10 行中的标志控制。 当标志设置为“false”时，将加载

人工智能导论课作业，像分类，指在给定的类别中，选出与该图像匹配的类别作为输入的图像处理方法。支持向量机(SVM)是一种以统计学习理论为基础的用来解决二分类问题的机器学习方法。SVM是结构风险最小化模型，较好的解决了数量较小时过拟合问题，能有效提高模型的泛化能力。在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中,表现出许多特有的优势。本次实验使用的是自己提出的一个关于路面裂缝的crack数据集，为提升实验效果，先提取图像HOG特征，再利用SVM来进行分类训练，以识别图片中是否存在裂缝。本文设计了完整的HOG+SVM识别算法,使用自己提出的crack数据集进行了实验测试。

该代码利用SVM方法对数据进行分类，在python环境下可运行

机器学习和模式识别工具包spider。内容很丰富。 包含svm 决策树（C45,J48）、svm、knn、adaboost、bagging、hmm（隐马尔科夫模型）、随机树（random forest）等

互联网已经成为现代生活中不可或缺的一部分，网络上的信息量也在以数倍的速度快速增长。无论是企事业单位，学校，或者科研院校等等机构中，都积累了非常多的资料，这些资料绝大多数都以文档的形式存在。所以，如何将数以万计且排序混乱的文本信息，按照一定的规则和形式进行统一的管理，以达到方便使用和管理的目的成为了一个不得不去解决的问题。本文就是在SVM，即支持向量机方法的基础上，设计了一个中文文本分类系统。介绍了系统的需求分析，并对系统进行了详细设计，从概念的初始化设计到之后的详细设计，实现了基于SVM的中文文本分类系统的最终目的，达到了设计要求。

故障数据由simulink仿真得出，包含acb三相接地等11种故障，故障分类的任务是使用 Python 和 scikit-learn 中的监督式学习算法来实现的。比较使用三种常用的分类算法-决策树(DT) ，k 最近邻(KNN) ，支持向量机(SVM)。对于生成的数据集，支持向量机性能优异，测试准确率达到91.6% 。该预测模型将使系统更加智能化，从而提供可靠的电源。

parallel support vector machine：the cascade svm 英文论文原稿