SVM模型

在matlab开发环境中，利用SMO求解器和不同的内核（包括线性、rbf、多项式、sigmoid）创建SVM模型。通过在svm_test.m文件中运行示例，训练集的特征矩阵x(mxn)包含m个样本和n个特征，带有对应的标签向量y(mx1)。SMO求解器使用常数C和容差参数tol来优化模型训练。选择内核类型（'l'代表线性，'r'代表rbf，'p'代表多项式，'s'代表sigmoid），并根据不同内核类型调整额外参数（如gamma、偏移和功率）。训练结果通过alpha系数和阈值b来确定分类边界。SMO算法支持从训练好的SVM模型中预测测试集样本的标签。

基于 HOG 特征提取的 SVM 行人头肩训练，是那种一听就知道是老派实用派的项目，技术老但管用，适合搞传统 CV 项目的朋友。HOG 提特征，SVM 来分，结构清晰，不花哨但挺稳当。适合你想快速搭个检测模型用在监控、交通这些场景时，不想折腾深度学习就靠它了。

随着机器学习技术的进步，支持向量机（SVM）模型在MATLAB平台上的应用日益广泛。为了成功运行SVM模型，使用者需要准备特定的工具箱和相关资源。这些工具箱提供了必要的函数和算法，帮助用户有效地构建和优化SVM模型，以解决各种复杂的数据分类和回归问题。

这个文件夹包含了用于好/坏锅过滤器的hog_svm matlab代码。要使用它，请首先在matlab中运行tag.m，为您的训练和测试集添加标签。该程序将生成一个txt文件，记录文件名及其标签（1表示好，2表示坏）。其次，使用change_size.py将所有图片调整为相同的尺寸，以便模型可以高效地训练。建议的尺寸为128x128像素，过小可能影响准确率，过大可能增加训练时间。最后，您可以运行hog_svm.py进行基于hog_svm模型的训练和测试，或者使用train.py和test.py基于tensorflow的ML模型进行训练和测试。

支持向量机的结构风险最小化原则，线性不可分问题拿手，适合搞分类任务的你。SVM 不靠经验拍脑袋，而是用数理逻辑来下判断，泛化能力也比较强。配上源代码、教程、仿真演示，学习起来事半功倍，推荐你看看。

基于 GSWOA 算法的 SVM 参数优化，听起来挺有意思吧？如果你也对机器学习有点了解，是支持向量机（SVM），这篇文章就适合你了。通过鲸鱼优化算法（GSWOA）来优化 SVM 的两个核心参数——惩罚因子c和核函数宽度g，能显著提升模型的预测精度。文中不光有详细的算法原理，还包括了一些实用的代码示例，方便你在实际工作中快速上手。只要你对 SVM 有所了解，就能轻松理解其中的操作和技巧。其实，优化后的 SVM 模型在实际任务中的表现还不错，尤其是在预测精度上，给了多研究者和开发者不少启发。如果你想了解 GSWOA 在 SVM 中的应用，或者想提升你自己 SVM 模型的精度，不妨试试这篇文章哦。

SVM 在文本分类、图像分类、生物数据挖掘、手写识别等领域广泛应用。 SVM 潜力巨大，可成功应用于更多未知领域。

【预测模型】基于灰狼算法优化的支持向量机SVM分类matlab源码.zip

这是一个经典SVM算法的Matlab程序，适用于各种利用Matlab进行数据SVM仿真的实验。

使用Matlab实现的KPCA+SVM仿真源代码，用于非线性分类任务，可提供实用参考。