SVM 初学者操作步骤，简述支持向量机从训练测试的所有过程。清晰明了，适用于初学者学习了解支持向量机的整个过程。

一个包含常用模式识别方法的工具箱，使用简单

鸢尾花数据集分析与线性分类。数据统计特性分析。Logistic回归和SVM方法，分类可视化

基于SVM与人工神经网络的车牌识别算法，使用了OpenCV的图像处理函数，在VS2013 + OpenCV 2.4.9平台上实现

【SVM预测】基于粒子群优化支持向量机实现预测matlab源码.md

该算法在GITHUB上，我们将该代码重新编译了，并增加了需要的库 opencv2.4.2 有问题可以 ： yfyg3896@sina.com

multilabelsvm 该库允许svm（支持向量机）在nodejs和浏览器中支持多类。 安装 节点 npm install multilabelsvm 对于svm内核选项，请参考svmjs初始化分类器，如下所示 var multilabel = require('multilabelsvm' ); var actionClassifier = new multilabel.Classifier({kernel : 'linear'}); 浏览器 您需要为此包含svmjs。 // include the library < script src = "./svmjs/lib/svm.js" > < / script > < script src = "./lib/multilabelsvm.js" > < / script > < script > var actionClass

二手车价格预测得分：91％ 数据清理，数据可视化，数据预处理，ML模型（LR，DT，RF，GBR，KNN，SVM，XGBR，TENSORFLOW），PCA，LDA，度量标准（R Square，MSE，RMSE，MAE）

svm算法手写matlab代码OpenCV 4第二版的机器学习 这是Packt发布的的代码存储库。 使用OpenCV 4，Python和scikit-learn构建图像处理应用程序的智能算法 这本书是关于什么的？ OpenCV是用于构建计算机视觉应用程序的开源库。 最新版本OpenCV 4提供了许多功能和平台改进，本最新第二版对此进行了全面介绍。 您将首先了解新功能并设置OpenCV 4来构建计算机视觉应用程序。 您将探索机器学习的基础，甚至学习设计可用于图像处理的不同算法。 逐步地，这本书将带您进入有监督和无监督的机器学习。 您将获得在Python中使用scikit-learn进行各种机器学习应用程序的动手经验。 后面的章节将重点介绍不同的机器学习算法，例如决策树，支持向量机（SVM）和贝叶斯学习，以及如何将它们用于对象检测计算机视觉操作。 然后，您将深入研究深度学习和整体学习，并发现它们在现实世界中的应用，例如手写数字分类和手势识别。 最后，您将掌握最新的Intel OpenVINO，以构建图像处理系统。 本书涵盖以下激动人心的功能： 了解图像处理的核心机器学习概念 探索机器学习和

针对现有方法在高密度场景人群密度估计不够准确的问题，提出了Gabor滤波结合最小二乘支持向量机（LS-SVM）的人群密度估计算法。首先，设计一组单独的二维Gabor滤波器应用在人群图像中以产生相应的滤波通道。然后，通过计算这些通道上灰度值的均值和方差得到特征向量。最后，采用最小二乘支持向量机分析特征向量和人数之间的关系，完成最终的密度估计。在UCSD数据集和Mall数据集上的实验显示，提出的方法实现了更快的执行时间和更好的精度，证明了基于Gabor滤波器和LS-SVM的人群密度估计算法的有效性。