当今社会独居老人越来越多，老年人的监护已经成为了一个社会问题。为使独居老人在家摔倒时能够被及时发现，将对老年人的伤害减到最低，一种不受可见光影响的基于Kinect的摔倒检测方法被提出与研究。使用Kinect的深度信息去除背景，提取人物的关键点，采集大量的不同动作下的关键点运动曲线，并进行特征提取作为训练集，用SVM（支持向量机）建立了一个摔倒检测分类器。在实验中，500个摔倒动作和1 500个未摔倒动作作为训练数据，315个动作被用来作为检测数据，实验结果显示，算法的敏感度是91.4%，精确度是93.7%，由此可见这个方法对于摔倒特征有很好的分类能力和很高的辨别度。

程序流程 1.将数据进行预处理。 2.通过一对一方法将45类训练样本（(0,1),(0,2),…(1,2)…(2,3)）送入交叉验证法，训练算法为smo 3.得出45个模型，测试时在利用投票法判定 数据结构 '''*************************************************************** * @Fun_Name : judgeStruct: * @Function : 存放训练后的分类器参数 * @Parameter : * @Return : * @Creed : Talk is cheap

基于一种改进粒子群算法的SVM参数选取，主要介绍一种新的优化算法

SVM分类代码，多分类，解决了其他代码中只能两分类的限制，非常有用，人工智能实验

本资源包含鸢尾花训练数据和源代码，代码注释详细，可用于小白初学机器学习

SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。

利用hog+svm训练识别模板，内附详细的代码说明

liblinear最新版1.96（2014.11出），有需要的拿去

详细的介绍了SVM分类算法，从数学推导过程到代买实现，文档内容均来自csdn博客整理

matlab弹球代码Unified_Pin_SVM 它是 Unified Pin-SVM QPP 的 MATLAB 实现，它可以真正意义上最小化 Pinball 损失函数，而无需担心其参数 tau 的符号。 题为“评论弹球损失支持向量机”的论文中描述的所有实验结果都可以通过这些代码获得。 以下是通过单击获得题为“评论弹球损失支持向量机”的论文中详述的所有数值结果的步骤。 在 MATLAB 中打开名为“main_2linear.m”的文件。 对于线性内核结果，在第 277 行设置 kernel=1，对于非线性内核结果，设置 kernel=2。 运行代码。 20 个常见基准数据集的数值结果（在题为“评论弹球损失支持向量机”的论文中也有详细说明）将简要显示在命令窗口中。 它还可以存储在 excel 文件 'nonlin_res_pin.xlsx' 中。 论文中使用的所有图都将由一个生成。 文件详细信息 'Unfied_pin_svm.m' 是提议的统一 Pin-SVM 模型的 quadprog 实现。 'pin_svm.m' 是现有 Pin-SVM 模型的 quadprog 实现。 如有任何