分析了支持向量机（supportvectormachine,SVM）目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后,提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。
将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中,在不牺牲泛化性能的前提下,对其参数进行优化,增加了SVM初始化参数的多样性,减慢了局部搜索,促进其在全局范围内的寻优搜索,以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点,并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器,在提高准确率的基础上加快分类的速度。
实验证明,新算法具有速度快、准确率高的优点。

该程序采用MATLAB编写，带有orl_faces人脸数据库。
下载解压，可直接运行。
程序包含训练，识别精度计算，识别匹配等过程。
程序结果将以界面GUI形式展示。

提取正负样本的HOG特征，目标可以是行人、车辆等等，提取的hog特征输入SVM中进行训练生成检测器，可以实现目标检测。
注：检测窗口根据目标大小进行设定。

西瓜书学习笔记，用Xmind做的记录，里面包括线性模型、神经网络、决策树、SVM、贝叶斯、EM、聚类、降维、半监督、强化等

一个用VC++实现的支持向量机svm分类算法源代码,直接用VC++可以执行

matlab环境下使用PSO算法对SVM多分类器的参数进行优化的案例，代码有详细的注释，另有一篇博客对算法的大致过程有介绍.

利用python处理UCI鲍鱼年龄预测数据，运用了经典回归、决策树、随机森林、SVM等十余种机器学习方法，附有数据集以及详细python代码。

粒子群优化SVMpython代码

文本分类训练与测试语料，详情见博客《《自然语言处理实战入门》文本分类----使用词向量与SVM进行文本分类》：https://season.blog.csdn.net/article/details/113798565

这是opencvsvm图像分类的整个工程代码，在VS2010下打开即可。
整个工程文件以及我的所有训练的图片存放在这里，需要的可以下载，自己在找训练图片写代码花了很多时间，下载完后自行解压，训练图片和测试图片可以从这免费下载http://download.csdn.net/detail/always2015/8944959，projectdata文件夹直接放在D盘就行，里面存放训练的图片和待测试图片，以及训练过程中生成的中间文件，现在这个下载object_classfication_end则是工程文件，我用的是vs2010打开即可，下面工程里有几个要注意的地方：1、在这个模块中使用到了c++的boost库，但是在这里有一个版本的限制。
这个模块的代码只能在boost版本1.46以上使用，这个版本以下的就不能用了，直接运行就会出错，这是最需要注意的。
因为在1.46版本以上中对比CsSVM这个类一些成员函数做了一些私有化的修改，所以在使用该类初始化对象时候需要注意。
2、我的模块所使用到的函数和产生的中间结果都是在一个categorizer类中声明的，由于不同的执行阶段中间结果有很多个，例如：训练图片聚类后所得到单词表矩阵，svm分类器的训练的结果等，中间结果的产生是相当耗时的，所以在刚开始就考虑到第一次运行时候把他以文件XML的格式保存下来，下次使用到的时候在读取。
将一个矩阵存入文本的时候可以直接用输出流的方式将一个矩阵存入，但是读取时候如果用输入流直接一个矩阵变量的形式读取，那就肯定报错，因为输入流不支持直接对矩阵的操作，所以这时候只能对矩阵的元素一个一个进行读取了。
3、在测试的时候，如果输入的图片太小，或者全为黑色，当经过特征提取和单词构造完成使用svm进行分类时候会出现错误。
经过调试代码，发现上述图片在生成该图片的单词的时候所得到的单词矩阵会是一个空矩阵，即该矩阵的行列数都为0，所以在使用svm分类器时候就出错。
所以在使用每个输入图片的单词矩阵的时候先做一个判断，如果该矩阵行列数都为0，那么该图片直接跳过。

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。