python语言使用LBP算法提取特征向量SVM算法训练模型和识别分类整套文件。内有训练和测试、验证图片集，训练和测试程序分两个py文件。训练使用lbp_train.py文件，测试和验证使用均使用lbp_test.py文件，更改训练集和测试集文件可更改为自己所需的程序。LBP算法使用uniform模式，准确率可达93.31%以上

python语言编写调用HOG算法提取特征向量SVM算法训练和分类程序，内附程序可正常运行。有任何问题请留言，我看到后会尽量解决

内含MATLAB版本的SVM程序、PYTHON版本的SVM程序，以及LIBSVM-3.20封装svm的应用程序（可直接通过CMD调用），内含详细代码注释以及软件使用情况

改进的AdaBoost-SVM算法用于对等网络贷款平台的安全性和风险进行分类。 由于SVM算法难以处理稀有样本并且训练缓慢，因此使用规则采样来减少分类噪声。 然后，通过学习机的组合，可以识别P2P风险。 结果表明，IAdaBoost算法可以提高风险平台分类的准确性。 分类误差可控制在5％以内。

有认知无线电CR的论文和Matlab代码，进行传统频谱感知算法的能量检测实现与SVM分类算法实现，两个进行对比检测概率性能，还有生成SVM三种核函数的分类检测图与统计三个错误率，得出SVM算法优于能量检测算法

人工智能导论课作业，像分类，指在给定的类别中，选出与该图像匹配的类别作为输入的图像处理方法。支持向量机(SVM)是一种以统计学习理论为基础的用来解决二分类问题的机器学习方法。SVM是结构风险最小化模型，较好的解决了数量较小时过拟合问题，能有效提高模型的泛化能力。在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中,表现出许多特有的优势。本次实验使用的是自己提出的一个关于路面裂缝的crack数据集，为提升实验效果，先提取图像HOG特征，再利用SVM来进行分类训练，以识别图片中是否存在裂缝。本文设计了完整的HOG+SVM识别算法,使用自己提出的crack数据集进行了实验测试。

SVM算法在统计分类以及回归分析中得到了广泛的应用。而随着物联网的迅速发展，SVM算法在各种应用中往往需要解决大量数据的快速处理问题。在SVM算法并行化研究中，首先对SVM算法进行分析研究，提出了基于CUDA的SVM算法并行化方案；其次，进一步研究海量数据的处理，提出海量数据处理的并行化方案；最后，通过实验分析对比了并行化算法的性能。

本文档包含SVM的详细推导过程和一些别的资料没有记载的理解。非常适合入门和想具体理解一些细微处的同学。

该算法在GITHUB上，我们将该代码重新编译了，并增加了需要的库 opencv2.4.2 有问题可以 ： yfyg3896@sina.com

svm算法手写matlab代码OpenCV 4第二版的机器学习 这是Packt发布的的代码存储库。 使用OpenCV 4，Python和scikit-learn构建图像处理应用程序的智能算法 这本书是关于什么的？ OpenCV是用于构建计算机视觉应用程序的开源库。 最新版本OpenCV 4提供了许多功能和平台改进，本最新第二版对此进行了全面介绍。 您将首先了解新功能并设置OpenCV 4来构建计算机视觉应用程序。 您将探索机器学习的基础，甚至学习设计可用于图像处理的不同算法。 逐步地，这本书将带您进入有监督和无监督的机器学习。 您将获得在Python中使用scikit-learn进行各种机器学习应用程序的动手经验。 后面的章节将重点介绍不同的机器学习算法，例如决策树，支持向量机（SVM）和贝叶斯学习，以及如何将它们用于对象检测计算机视觉操作。 然后，您将深入研究深度学习和整体学习，并发现它们在现实世界中的应用，例如手写数字分类和手势识别。 最后，您将掌握最新的Intel OpenVINO，以构建图像处理系统。 本书涵盖以下激动人心的功能： 了解图像处理的核心机器学习概念 探索机器学习和