基于python的使用HOG与线性SVM作为分类器的目标检测算法设计与实现

非线性SVM分类器设计，不同核函数下的样本数据分类图，matlab代码简单易懂

线性支持向量机在Matlab里的实现+范例程序，运用quadprog求极值

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

线性支持向量机训练文件 MATLAB代码 可运行

支持向量机 具有线性内核的支持向量机（SVM） 随机梯度下降（SGD） 要求 $ pip install matplotlib numpy scikit-learn $ pip install "torch>=0.4.0" 例子 python main.py --c 0.01 --batchsize 1 硬边际c = 0，批处理大小= 1 软边距c = 0.01，批处理大小= 1

参考博客解读：（线性可分/不可分）线性支持向量机matlab详细解读

分类器设计之线性分类器和线性SVM(Matlab代码 具休请参考本人博客： http://blog.csdn.net/ranchlai/article/details/10303031

对“data3.m”数据，用其中一半的数据采用非线性SVM算法设计分类器并画出决策面，另一半数据用于测试分类器性能。比较不同核函数的结果。（注意讨论算法中参数设置的影响。） 来自课程设计，附上matlab源代码，可以成功调试出来。