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。）

svm支持向量机python代码

支持向量机使用不同基函数对分类结果的影响； 附带高质量数据集，可以重复使用，修改测试代码； 加深对于支持向量机的理解和应用； 适合机器学习初学者，巩固基础知识，强化基础理论的学习和应用。

基于Jeffries-Matusita距离和有向无环图的多类支持向量机分类器

自己制作的支持向量机PPT，用于日常学习分享，欢迎大家下载交流，配套的文章在本人的博客上。适合课题分享、小组交流、科普机器学习。

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） SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structural risk），是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是常见

主要介绍了Python 支持向量机分类器的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

最简洁的支持向量机matlab代码，适合初学者~