Exemplar-SVM

Matlab光照模型代码欢迎使用Exemplar-SVM库，这是由卡内基梅隆大学开发的大型对象识别库，同时获得了我的机器人学博士学位。 - 托马斯·马里西维奇（Tomasz Malisiewicz）该代码是用Matlab编写的，是以下两个项目以及我的博士论文的基础：示例SVM的集成，用于对象检测及其他。在ICCV中，2011年。摘要提出了一种概念上简单但令人惊讶的强大方法，该方法将判别目标检测器的有效性与最近邻方法提供的显式对应相结合。该方法基于为训练集中的每个示例训练单独的线性SVM分类器。因此，这些示例SVM中的每一个都由一个正实例和数百万个负实例定义。尽管每个检测器对其示例都是非常特定的，但我们从经验上观察到，这样的示例SVM的集成提供了令人惊讶的良好通用性。我们在PASCAL VOC检测任务上的性能与Felzenszwalb等人的基于复杂潜在零件的模型相当复杂，只是计算成本有所增加。但是，我们方法的主要好处是，它在每次检测和单个训练样本之间建立了明确的关联。由于大多数检测都显示出与其相关样本的良好对齐，因此可以将任何可用的样本元数据（细分，几何）纳入考虑。

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。

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。

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。

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。

详细介绍了使用Matlab编写的支持向量机分类器代码，用于模式识别和分类任务。支持向量机作为一种强大的机器学习算法，在各种应用场景中展示出了其高效性和准确性。通过该代码，用户可以深入了解支持向量机在模式识别中的实际应用。

该代码提供了陆振波SVM算法的详细注解，展示了其内部运作方式，为数据挖掘研究提供了宝贵的案例。

Matlab开发 - 在TLAB中使用ekasSVM回归函数。演示如何将WEKA的ML库导入Matlab，并使用SVM回归。

热衷数据挖掘的 C# 开发者不容错过！这款 SVM 库将助你一臂之力。

基于SVM的手写字体识别 支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习算法，在手写字体识别领域展现出优异的性能。通过将手写字符图像转换为特征向量，SVM能够有效地学习不同字符类别之间的复杂边界，从而实现高精度的识别。 核心步骤： 特征提取: 从手写字符图像中提取关键特征，例如笔画方向、像素分布等，形成特征向量表示。 训练SVM模型: 利用标记好的手写字符数据集，训练SVM分类器。SVM通过寻找最优超平面，将不同类别的特征向量在高维空间中尽可能分离开。 识别预测: 将待识别的手写字符图像转换为特征向量，输入训练好的SVM模型，预测其所属的字符类别。 优势： 对高维数据和非线性可分问题具有良好的处理能力。 泛化能力强，能够有效避免过拟合问题。 应用场景: 手写数字识别、手写汉字识别、签名验证等。