CNN+SVM结合的python程序

介绍一种基于svm的入侵检测系统。易懂。详细。。供论文者参考

研一机器学习作业SVM分类器

PCA是根据特征相关程度即协方差值加上线性变换的原理，得到的变换特征向量对应的特征值代表特征成分贡献值大小。 协方差只对特征之间的线性关系敏感，协方差越大，就越可能被去除，所以PCA只能去掉线性相关特征。

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。

内包含基于SVM的粒子群算法来处理乳腺癌的分类预测，其中首先用到了特征提取方法进行特征提取，然后再进行了分类预测。 本程序调用libsvm,使用该代码时，首先需要配置libsvm函数包。

该资源使用支持向量机进行手写识别，内包含训练代码和测试代码，使用者可以根据自己的需要替换手写照片。 其中的训练数据集每个数子有15张，经过训练之后的效果真题不错！

MATLAB程序-PCA降维，程序已经进行封装，替换自己的数据就可以使用，需要的可以进行参考使用。

自主实现PCA和SVM对MNIST数据集进行多分类 1. 利用PCA进行降维 2. 利用SVM进行多分类 要求： 1. python编写 2. PCA及SMO算法自行实现 3. 程序注意可读性，添加必要注释

5.1 支持向量机(SVM)算法（上）