本次实验为使用LS-SVM预测，注意使用的为最小二乘方法，谢谢大家使用！另：本次实验为回归预测

是我的毕业设计 基于python SVM实现对手写数字的识别 代码完整 注解详细，适合新手学习参考。有可视化的手写框 下载后如果需要帮助，可以联系我。

基于支持向量机和卡尔曼滤波的机械零件剩余寿命预测模型研究

为了解决视频烟雾检测中特征提取难度较大、复杂度较高的问题,提出一种基于潜在语义(Latent Semantic Analysis,LSA)特征和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的烟雾检测算法。该算法首先将烟雾图像库中的每幅图像进行有重叠分块,提取每个分块的小波纹理与HSV颜色特征;再对所有分块特征进行聚类,量化成"视觉字",并且根据每个"视觉字"在每幅烟雾图像中出现的频率,建立"词-文档"矩阵;然后,采用LSA的方法获得每幅烟雾图像的潜在语义特征;最后,结合SVM,实现视频烟雾检测。对比实验表明,该算法特征提取简便,可以更快检测烟雾的发生,提高了烟雾检测效率。

针对在道路导向箭头的检测和识别中支持向量机(SVM)多分类器的识别效率下降的问题，提出一种利用简单二分类SVM通过对结果的自定义二进制编码实现导向箭头多分类的方法。对导向箭头感兴趣区域(ROI)图像进行Harris角点粗检测，利用改进FAST-9(Features from accelerated segment test-9)算法对伪角点进行筛选，根据最终获取的角点集合中纵坐标最大的两个角点位置分割图像获得待识别区域；再利用几何不变矩特征训练SVM分类器；对分类结果进行二进制编码，从而实现单一种类SVM下多种导向箭头的分类。算法在实拍获取的500帧图像中进行测试，识别率优于96.8%。结果表明：所提算法不需逆透视变换，利用一种SVM二分类器即可实现导向箭头的识别，有效提高了导向箭头识别的准确率和运行效率。

使用MATLAB工具箱 libsvm实现了对葡萄酒的多分类 有完整的过程 简单修改就可以用 注释详细

本文介绍了python 支持向量机非线性回归SVR模型，废话不多说，具体如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ''' diabetes = datasets.load_diabetes() #使用 scikit-lear

澳大利亚预测明天是否会下雨，kaggle下载的原数据集，但在博客文章向量机专题04中在15w行的数据集中随机抽样5000个样本进行演示

针对非平衡数据分类问题,提出了一种改进的SVM-KNN分类算法,在此基础上设计了一种集成学习模型。该模型采用限数采样方法对多数类样本进行分割,将分割后的多数类子簇与少数类样本重新组合,利用改进的SVM-KNN分别训练,得到多个基本分类器,对各个基本分类器进行组合。采用该模型对UCI数据集进行实验,结果显示该模型对于非平衡数据分类有较好的效果。

基于SVM(支持向量机) 的人脸识别 matlab 代码