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ChemSVM(xdowns.com)
- 支持向量机小程序，可进行分类和预测，无需输入代码(SVM contains SVC and SVR without inputting codes)
inorder
- svm,支持向量基,内含代码注释,pdf详解,支持不同的数据储存方式不同()
764581
- 简单介绍了svm算法,然后提出了改进算法smo,在数学及算法,代码方面都给出了论证,()
face-Adaboost
- 用Adaboost和PCA算法实现人脸识别，用Python写的代码，根据经典的PCA和SVM算法改编(Adaboost and PCA algorithm for face recognition, code written in Python, adapted from the classic PCA and SVM algorithm)
opencv_SVM_Application_20180103
- 使用JNI ，cmake 方式 移植 opencv 3.3.1 中的SVM到安卓上，用于支持向量机的 监督分类 本地此目录下需要这个opencv的安卓SDK代码: set(OpenCV_DIR D:/Code_December_12/opencv-3.3.1-android-sdk/OpenCV-android-sdk/sdk/native/jni)(Using JNI, cmake transplant SVM to Android in the transplanted opencv 3
CSVM
- 基本svm函数代码库，包含基本svm用到的函数，以及交叉验证，精度测试等等(Including the functions used by the basic SVM, as well as cross validation, precision testing, and so on)
NumberPlateRecognition
- 基于SVM和神经网络的车牌识别，采用C++代码实现(Car Plate Recognition)
svmlearning
- 支持向量机（svm）的学习资料和响应的代码学习。(Support vector machine (svm) learning data and some code learning.)
type
- 简单介绍了svm算法,然后提出了改进算法smo,在数学及算法,代码方面都给出了论证,()
SA
- 模拟退火算法的代码以及使用模拟退火法寻优SVM中的参数c和g(The code of simulated annealing algorithm and the use of simulated annealing to optimize the parameters c and G in SVM)
tydlvvx
- svm,支持向量基,内含代码注释,pdf详解,支持不同的数据储存方式不同()
Python-opencv车牌识别
- 算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。车牌定位在predict方法中，为说明清楚，完成代码和测试后，加了很多注释，请参看源码。车牌字符识别也在predict方法中，请参看源码中的注释，需要说明的是，车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM， opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample，StatModel类和SVM类都是sample中的代码。SVM训练使用的训练样本来自于github上的EasyPR的c++版本。由于训练样本有限，你测试时会
1902386DRLSE_v0
- SVM+kmeans实现图像分割，代码有较好的效果(Kmeans segmentation image)
machine_learning_python-master
- 通过阅读网上的资料代码，进行自我加工，努力实现常用的机器学习算法。感知机的基本形式和对偶形式的实现 Kmeans和Kmeans++的实现 EM GMM高斯混合和GMM+LASSO的实现 实现朴素贝叶斯的基本算法和高斯混合朴素贝叶斯算法 实现决策树的基本算法 实现adaboost基本算法 实现svm基本算法 实现逻辑回归基本算法(By reading the data codes on the Internet, we can process oursel
libsvm
- matlab中的于支持向量机代码。可以用于运行SVM，进行预测。