遗传算法GA优化支持向量机回归算法SVR，python写，自带数据集

这是一个用OPENCV编的支持向量机程序，很有用的，大家可以下来看看。

svm支持向量机python代码 在这个示例中，我们使用了 scikit-learn 库中的 datasets 模块来加载鸢尾花数据集。然后，我们使用 train_test_split 函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来，我们创建了一个 SVM 分类器，并使用训练集对其进行训练。最后，我们使用测试集对其进行预测，并计算了分类器的准确率。 需要注意的是，在实际应用中，我们可能需要对数据集进行更多的预处理和特征工程，以提高模型的准确性和鲁棒性。

SVM回归预测，机器学习算法

压缩包含一个完整的Qt控制台工程，注释纤细，调试运行通过，也可以直接移植到win32上。（工程中有两个主程序，main.cpp中样本数据格式为opencv的Mat矩阵。main1.c中样本为float型的二维数组。编译的时候把不同的主程序添加进工程即可。main1.cpp可以不要opencv的库。）

系统相关介绍博客链接：https://blog.csdn.net/shooter7/article/details/129935028 摘要： 车牌识别是一项重要的模式识别研究方向，具有广泛的应用。它被视为安全和交通运行的核心技术，可用于自动收费、交通管制、边境保护、车辆盗窃等重要领域。然而，在某些情况下，由于车牌颜色不同而无法很好地工作。因此，车牌识别不仅具有广泛的应用，而且具有重要的研究意义。 本文提出了一种基于OpenCV和SVM的车牌识别系统。该系统通过对车牌图像进行预处理、特征提取和分类，实现对车牌的自动识别。具体来说，本文首先对车牌图像进行预处理，包括图像增强、去噪、二值化等操作，提高车牌图像的质量。然后，本文采用颜色特征、形状特征和纹理特征对车牌图像进行特征提取，提高车牌图像的识别准确性。最后，本文采用SVM算法对车牌图像进行分类，实现对车牌的自动识别。通过实验验证，本文所设计的车牌识别系统具有较高的识别准确性和速度，可以满足实际应用的需求。

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6种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）对电力系统负荷进行预测。通过一个简单的例子。 各种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP 神经网络、GRU、LSTM）用于电力系统负载预测/电力预测。

SVM故障诊断MATLAB代码

近年来，文本的情感分析一直都是自然语言处理领域所研究的热点问题；微博作为一种短文本，用词精炼而简洁，富含观点、倾向和态度。因此，识别微博的情感倾向具有重要的现实意义。提出一种基于SVM和CRF的情感分析方法，使用多种文本特征，包括词、词性、情感词、否定词、程度副词和特殊符号等，并选用不同的特征组合，通过多组实验使情感分析效果最优。实验显示，选用词性、情感词和否定词的特征组合时，SVM模型的正确率达到88.72%，选用情感词、否定词、程度副词和特殊符号的特征组合时，CRF模型的正确率达到9044%。