通过GWO灰狼算法优化支持向量机SVM建立各参数与研讨目标的映射模型，代代码比较全，可以直接在MATLLAB里面使用

用c言语实现支持向量机的算法，内容很好的，真的

【为什么学习机器学习算法？】人工智能是国家发展的战略，未来发展的必然趋势。
将来很多岗位终将被人工智能所代替，但人工智能人才只会越来越吃香。
中国人工智能人才缺口超过500万，人才供不应求。
要想掌握人工智能，机器学习是基础、是必经之路，也是极其重要的一步。
【课程简介】很多人认为机器学习难学，主要是因为其过于关注各种复杂数学公式的推导，从而忽略了公式的本质。
本课程通过对课件的精心编排，课程内容的不断打磨，重磅推出机器学习8大经典模型算法，对晦涩难懂的数学公式，通过图形展示其特点和本质，快速掌握机器学习模型的核心理论，将重点回归到机器学习算法本身。
本课程选取了机器学习经典的8大模型：线性回归、逻辑回归、决策树、贝叶斯分类器、支持向量机(SVM)、集成学习、聚类以及降维再也不用东拼西凑，一门课程真正掌握机器学习核心技术。
它们是人工智能必经之路，机器学习必学技术，企业面试必备技能。
?《深度学习与神经网络从原理到实践》课程现已上线，这使得人工智能学习路径愈加完备，地址：https://edu.csdn.net/course/detail/29539

为了提高网络入侵检测率，提出一种协同量子粒子群算法和最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型（CQPSO-LSSVM）。
将网络特征子集编码成量子粒子位置，入侵检测正确率作为特征子集优劣的评价标准，采用协同量子粒子群算法找到最优特征子集，采用最小二乘支持向量机建立网络入侵检测模型，并采用KDDCUP99数据集进行仿真测试。
结果表明，CQPSO-LSSVM获得了比其他入侵检测模型更高的检测效率和检测率。

这项工作提出了一种提取电流波形特征以识别家用电器的方法。
短时傅立叶变换（STFT）和内核PCA技术用于提取这些特征。
一旦定义了特征，分类器k-最近邻(kNN)、支持向量机(SVM)、线性判别分析(LDA)、随机森林(RF)和极限学习机(ELM)被用于设备（??或组合）电器）标识。
PS：ELM算法摘自http://www.ntu.edu.sg/eee/icis/cv/egbhuang.htm并顺应本工作

《Python数学实验与建模》以Python软件为基础,详细介绍了数学建模的各种常用算法及其软件实现,内容涉及高等数学、工程数学中的相关数学实验、数学规划、插值与拟合、微分方程、差分方程、评价预测、图论模型、多元分析、MonteCarlo模拟、智能算法、时间序列分析、支持向量机、图像处理等内容,既有对算法数学原理的详述,又有案例和配套的Python程序.《Python数学实验与建模》含有Python快速入门基础,可以帮助Python零基础的读者快速掌握Python语言.但对于没有其他任何编程语言基础的读者,建议参考一些愈加具体的Python相关书籍.

支持向量机的基本理论是从二类分类问题提出的。
我想绝大部分网友仅着重于理解二类分类问题上了，我当初也是这样，认识事物都有一个过程。
二类分类的基本原理固然重要，我在这里也不再赘述，很多文章和书籍都有提及。
我觉得对于工具箱的使用而言，理解如何实现从二类分类到多类分类的过渡才是最核心的内容。
上面我仅以1-a-r算法为例，解释如何由二类分类器构造多类分类器。

一般的支持向量机（SVM）只能够用作二分类，而本次上传的代码是一个四分类的支持向量机（SVM）算法实现，代码的关键部分都会有注释，适合刚入门的小白看。
本代码还用到了libsvm这个工具箱，需要读者本人配置，配置方法较为简单，本人百度就能实现。
数据可以用本人的也可以用压缩包里面的。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。