上下载了glove.6B的词向量 里面包含了100d常用英文单词的词向量 由于下载比较慢在这边分享一波 大概800+M

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）

项目中要对短文本进行相似度估计，word2vec是一个很火的工具。本文就word2vec的训练以及加载进行了总结。 word2vec的原理就不描述了，word2vec词向量工具是由google开发的，输入为文本文档，输出为基于这个文本文档的语料库训练得到的词向量模型。 通过该模型可以对单词的相似度进行量化分析。 word2vec的训练方法有2种，一种是通过word2vec的官方手段，在linux环境下编译并执行。 在github上下载word2vec的安装包，然后make编译。查看demo-word.sh脚本，得到word2vec的执行命令： ./word2vec -train text8

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

支持向量机是统计学习方法，正成为当今研究的热点，支持向量机在模式识别和文本分类等方面获得了极大的成功，分类的准确率很高，用支持向量机的方法处理一些二值图像和灰度图像，能获得较好的统计结果，从中摸索出了一种特征向量集的选取方法，讨论了判断结果优劣的标准，比较了支持向量机方法与其他方法得到的结果，得出了重要结论：用支持向量机识别图像的边缘具有非常优异的统计性能。

这是关于支持向量机的几篇外文资料~~支持向量机 方法是确pnik等人根据统计学习 理论提出的一种新型的、有效的机器学习方法，它以结构风险最小化准则和VC维理 论为理论基础，通过适当地选择函数子集以及该子集中的判别函数，使学习机器的 实际风险达到最小，保证了通过有限训练样本得到小误差分类器。

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）

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