svm_cvx CVX库用于实现硬边距，软边距和非线性内核支持向量机。 数学描述和解释可以在“ SVM应用程序-凸优化最终报告.pdf”中找到。 使用CVX进行ECE 273的SVM实现-凸优化类

在享受着网络技术带来的便利的同时，潜在的威胁在暗处窥探着我们的隐私和安全，例如一种新的网络攻击方式——高级持续型渗透攻击因为其特殊型和高危型逐步受到网络安全从业者的关注。高级持续型渗透攻击由于其颠覆传统病毒的特性，传统的检测方式难以方便的检测其存在和运行，而现有的检测方式有往往伴随着计算资源和时间资源的消耗。因此，基于动态监测APT病毒的目的，笔者采用了行为分析的检测方法，结合MAPREDUCE编程方式和支持向量机算法，得出了一种新的APT检测模型并测算出了分析权重数据。

hog特征提取matlab代码用于图像分类的计算机视觉特征提取工具箱 该工具箱的目的是简化用于图像分类相关任务的常用计算机视觉功能（例如HOG，SIFT，GIST和Color）的特征提取过程。 包含的功能的详细信息在中提供。 除了提供一些受欢迎的功能之外，该工具箱还设计用于与不断增长的现代数据集一起使用-处理是分批完成的，并在一台机器上完全并行化（使用parfor），并且可以轻松地分配跨具有通用文件系统的多台计算机（许多大学中的标准群集设置）。 使用局限性线性编码对以单词袋方式提取的特征（“颜色”，“ hog2x2”，“ hog3x3”，“ sift”，“ ssim”）进行编码，以允许快速使用线性分类器培训+测试。 以我的经验，我发现'hog2x2'或'hog3x3'作为全局图像功能最为有效，并且在与包含互补信息的“颜色”功能结合使用时，往往会表现得更好。 该工具箱可在Matlab和Octave上使用。 八度可能仍然存在一些兼容性问题，并且不支持并行处理。 安装 在使用代码之前，您需要下载此存储库并编译mex代码： $ git clone http://github.com/adikh

这段代码实现了一种新的 MLP 神经网络训练方法，称为支持向量神经网络 (SVNN)，在工作中提出：O. Ludwig； “以神经网络和级联分类器为重点的快速模式识别非参数方法研究；” 博士论文，科英布拉大学，科英布拉，2012 年。 输入参数是 L 个代表 N 元素输入向量的 N x L 矩阵，行向量 y，其元素是各自的目标类，应该是 -1 或 1 ，以及隐藏神经元的数量nneu。 与 SVM 类似，SVNN 有一个惩罚参数 C，可以在代码的第 16 行设置。 该算法输出 MLP 参数 W1、W2、b1、b2，它们是 MLP 模拟器“sim_NN.m”的输入参数，它还需要测试数据矩阵以及目标向量（如果目标不可用，必须提供空向量）。 “sim_NN.m”输出估计的类别和准确度，acc（当测试目标可用时）。 该代码是为在四核处理器上运行而开发的。 在双核或单核处理器的情况下，第 53 行和第

猪的代码matlab HOG可视化 该项目在 C++ 中实现了 fHOG（felzenszwalb 的 HOG）功能及其可视化。 原始 MATLAB 代码可以从 下载。 依赖关系 OpenCV 功能 提取 fHOG 特征 可视化 fHOG 特征

这是林智仁先生在十一月更新的libsvm-3.11,如有需要请下载使用。

为提高道路交通事故的预测精度以及建模速度，在分析道路交通事故影响因素基础上，提出了基于灰色关联分析的LS-SVM道路交通事故预测模型。该模型采用灰色关联分析完成影响因素的相关性分析，结合关联度值，筛选最小二乘向量机模型的输入变量，简化LS-SVM模型结构；然后运用动态改变惯性权重自适应粒子群算法（DCW-APSO）对模型参数进行优化选取；最后应用模型预测1996—2000年的综合道路交通事故死亡率，并将预测结果与其他模型进行对比分析。结果表明，相较其他预测模型，该模型具有较快的收敛速度，并能明显提高道路交通事故预测的精度。

福格 用于C ++的Felzenszwalb HOG（FHOG）特征提取器。 FHOG广泛用于对象跟踪和对象检测。 @joaofaro和他的KCF跟踪器一起提供C ++实现。 此实现使用OpenCV 1数据结构。 此外，功能图内存不会自动释放。 该存储库使用OpenCV3重写了C ++中的FHOG代码。 要求 OpenCV 3+（OpenCV2应该可用，但未经测试） 用法 # include " fhog.h " ... FHOG fhogDescripter; // This can be called before your caculation. // If this function is called before actual calculation, // many internel Mats will be pre-allocated.

发布一个Matlab关于LS-SVM回归模板及其实验数据效果

svm的一片有价值的论文，可以参考建立相关系统。作为人工智能的基础性入门系统。