支持向量机vc++实现.一个很好的分类系统 .可以分类文本

数字化信息社会具有的两个特征：一是计算机技术的迅速发展与广发应用；二是数学的应用向其它领域渗透。随着计算机技术的飞速发展，科学计算的深度不断扩展，科学理论与工业应用不断耦合，更多的算法不断地被反复证明与改进。数学建模是对现实世界的特定对象，为了特定的目的，根据特有的内在规律，对其进行必要的抽象、归纳、假设和简化，运用适当的数学工具建立的一个数学结构 含：线性规划、排队论模型、微分方程建模、时间序列模型、支持向量机、预测方法、层次分析法

1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1PB4y167et/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 3. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 4. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 5. 包括拟合效果图和散点图 6. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统

1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xa411K7aF/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的数据分类预测（完整源码和数据) 3. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 4. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 5. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 6. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统

1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1gG4y1r7dd/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的时间序列预测（完整源码和数据) 3. 单列数据，递归预测-自回归，时间序列预测 4. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 5. 包括拟合效果图和散点图 6. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统

Nello Cristianini, John Shawe-Taylor著. 李国正, 王猛, 曾华军译. 支持向量机导论(An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods). 电子工业出版社, 2004年3月.

支持向量机导论，一本学习支持向量机的入门教材。可以让你快速学会使用SVM。

Python基于MTCNN+FaceNet+SVM进行人脸识别项目实战 有视频讲解、代码（可运行）

随着人口老龄化趋势的加快, 老人独居现象增多, 为了减少老人摔倒所带来的伤害, 本文对基于双摄像头的摔倒检测技术进行研究. 针对Vibe算法在运动目标检测过程中存在的鬼影问题, 结合了帧间差分法进行鬼影区域的判断, 加快了鬼影的消除, 避免了其干扰. 利用人体外接矩形对检测到的人体进行标记, 求取出人体运动过程中高度、外接矩形高宽比、质心、Hu矩特征, 通过基于阈值分析法和支持向量机(SVM)的摔倒检测算法判断是否摔倒. 为了提高摔倒行为的检测率, 提出采用双摄像头进行联合判断. 实验结果表明, 系统能有效识别摔倒与其他日常行为, 算法准确度高、实时性好.

支持向量机(Support Vector Machine)是 Cortes 和 Vapnik 于 1995 年首先提出的， 它 在解决小样本、 非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势， 并能够推广应用到函数拟 合等其他机器学习问题中