线性支持向量机在Matlab里的实现+范例程序，运用quadprog求极值

这个贡献展示了使用 Matlab quadprog 函数训练 SVM 是多么简单。

cuda支持向量机的仿真，以及其加速算法

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【预测模型】基于灰狼算法优化支持向量机SVM实现分类matlab源码.zip

针对传统支持向量机分类方法在脑电信号处理中存在分类正确率低的问题,将聚类思想与二叉树支持向量机结合构造多类SVM分类器。实验以“BCICompetition2005”中的DatasetⅢa为例,先对采集的4类运动想象脑电信号应用小波变换进行去噪;再在分析小波包频带划分特点的基础上,利用小波包进行分解与重构,获取相应的能量特征;最后应用改进后的支持向量机(SVM)分类方法对特征信号进行分类。结果表明该方法分类正确率较高,可以达到91.12%,并且有效的减少了分类器的个数,最终达到较好的识别效果。

vs2015+opencv3.4.0+opencv_contrib_3.4.0，用sift提取特征，用kmeas形成词汇表（bow)，用svm进行分类。 正确率82%左右。

AutoBlur_CNN_Features 基于以下代码： ： 脚本，用于提取具有不同ConvNet的CNN深度特征，然后将其用于具有线性核的SVM分类器的图像分类任务，涉及以下小型数据集：足球[1]，飞鸟[2]，17flowers [3]，ImageNet-6Weapons [4]和ImageNet-7节肢动物[4]。 使用VGG16提取的功能或MobileNet进入SVM分类器。 允许比较使用完整图像或使用AutoBlur方法过滤之间的差异 随代码一起提供了Soccer数据集，因此可以轻松对其进行测试： 足球：原始图像 SoccerAutoBlurBB：应用AutoBlur过滤技术并使用相应的边界框裁剪后的原始图像 参考： [1]范德·韦耶尔（J. van de Weijer），施密德（C. Schmid），着色局部特征提取，Proc.Natl.Acad.Sci.USA。

基于PSO算法的 -SVM算法参数优化，王洁，白静，在v-SVM算法参数选择中，现多采用反复试验的方法，局限性较大且操作复杂。因此，本文采用了粒子群算法来优化v-SVM中的参数，并将之��