支持向量机

基于MATLAB的支持向量机在故障诊断中的应用例程参考代码基于MATLAB的支持向量机（SVM）在故障诊断中的的应用例程 www.3dddown.com/csa/65944.html

MATLAB实现HOG特征提取与SVM行人检测Gamma校正：预处理阶段进行对比度归一化方向插值：采用双线性插值提升方向估计精度重叠Block：设置50%重叠区域提升特征连续性

《统计学习方法》第7章——支持向量机SVM（上）【学习笔记】学习机器学习的过程中，我逐渐意识到：如果只有代码，而没有理论，就很难真正理解模型在做什么如果只有概念，而缺少一个系统框架，又难以把知识串成体系

基于BP神经网络和支持向量机实现风机故障诊断基于BP神经网络和支持向量机（SVM）用于风机故障诊断的MATLAB实现，结合了数据预处理、模型训练和测试。

【ABS防抱死汽车动力学 Simulink仿真模型】可控制切换各种路面情况(干、湿、雪)和...【ABS防抱死汽车动力学 Simulink仿真模型】可控制切换各种路面情况(干、湿、雪)和开关ABS系统控制仿真输出时域下的车速/轮速/制动距离控制信号等曲线，有对应说明ppt 对比了阈值控制和PID控制的方法只有单轮，四分之一模型，公式和参数均有

周志华《机器学习—西瓜书》五这组图片围绕支持向量机（SVM）的核心概念展开，内容如下：在线性可分的场景中，能将训练样本分开的超平面可能有多个。

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【微实验】OPTICS算法：让密度不均的数据“各归其类”目录🧩 困境：当固定密度阈值遇上“不均数据”🔬 原理：比DBSCAN更聪明的“密度感知”1. 核心概念：解锁密度感知的两个关键

学习笔记二十八：核方法SVM和SVR的共同特点：回顾SVM和SVR的学习结果，可以发现一个共同特点：对于给定的训练样本，如果不考虑偏置项 bbb，那么无论是SVM还是SVR，学得的模型总可以表示为核函数 κ(x,xi)\kappa(x, x_i)κ(x,xi) 的线性组合。

当机器学习遇上生态学：BIOMOD2案例详解物种分布模拟与未来气候情景预测BIOMOD2是一个R软件包，用于构建和评估物种分布模型（SDMs）。它集成了多种统计和机器学习方法，如GLM、GAM、SVM等，允许用户预测和分析物种在不同环境条件下的地理分布。通过这种方式，BIOMOD帮助研究者评估气候变化、生境丧失等因素对生物多样性的潜在影响。

【算法与模型】One-Class SVM 异常检测全解析：原理、实例、项目实战与工程经验在异常检测的算法家族中，One-Class SVM（单类支持向量机）属于历史悠久但仍广泛使用的经典方法。特别是在：

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MPC模型预测控制在风电与储能调频中的实时优化策略：精准预测与高效调节MPC模型预测控制，风电调频，风储调频。在风储调频基础上加了MPC控制，复现的EI文献。 MPC控制预测频率变化，进而改变风电出力。实时改变风电出力调频。创新就是，！！仿真对比了实际仿真和在MPC控制下的频率特性，风电出力和储能出力可以根据MPC频率或者仿真频率实时改变！！！ Mpc预测频率接近实际仿真频率，这就体现了mpc的优越性。进而根据mpc预测的频率改变风电出力！！！

学习笔记二十六：支持向量机-软间隔与正则化在实际任务中，即使使用核函数，也很难保证训练样本在特征空间中完全线性可分。此外，即使找到了线性可分的超平面，也可能是由于过拟合造成的。

学习笔记二十五：支持向量机-核函数在实际任务中，训练样本往往在原始样本空间中线性不可分。例如经典的异或问题，在二维空间中无法用一条直线将两类样本分开。

机器学习入门＜5＞支持向量机形象教学：寻找最安全的“三八线”，人人都能懂的算法核心想象一下，你被任命为一个村庄的新任村长。村子里有两大家族：苹果家族和橙子家族。他们共同拥有一片土地，现在请你来主持公道，画一条分界线，把土地一分为二，一边种苹果，一边种橙子。

基于MATLAB实现SVM和集成特征的水稻病害图像识别系统摘要：随着农业科技的进步，水稻病害的及时识别和精准分类对于提高水稻产量和质量具有重要意义。本文提出了一种基于支持向量机（SVM）和集成特征表示的水稻病害图像识别系统。该系统结合了颜色、形状和纹理等多种传统特征，采用特征融合方法提高病害识别的准确性。

基于SVM与K-means的图像分割实现本方案采用两阶段分割框架，结合K-means的快速聚类与SVM的高精度分类优势：特征空间构建：融合RGB颜色空间与HSV颜色空间特征

学习笔记二十四：支持向量机-对偶问题SVM的基本型是一个凸二次规划问题，可以直接求解，但通过转化为对偶问题可以：对SVM基本型的每条约束添加拉格朗日乘子 αi≥0\alpha_i \ge 0αi≥0，得到拉格朗日函数：

学习笔记二十三：支持向量机-间隔与支持向量分类学习的目标是在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。问题：可能存在多个划分超平面都能正确分类，应该选择哪一个？

roman_日积跬步-终至千里

【模式识别与机器学习（11）】数据预处理（第三部分）：高级技术与质量保证数据预处理的高级技术决定模型的上限。本部分以金融风控模型构建为实战场景，系统讲解数值离散化、自动清理、模型评估、抽样验证四大高级技术，帮助读者掌握"如何保证数据质量"和"如何验证模型可靠性"的完整方法论。

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【模式识别与机器学习（17）】聚类分析教程【2】：高级方法与离群点分析在掌握了聚类分析的基础概念和K-means等常见方法后，我们需要学习更高级的聚类方法，以处理复杂数据（如任意形状的簇、有噪声的数据）和特殊需求（如不需要预先指定簇数、需要层次结构）。本文以城市社区发现为实战场景，系统讲解层次聚类、基于密度的聚类和离群点分析，帮助读者理解如何从"简单球状簇"到"复杂任意形状簇"，掌握高级聚类技术的设计逻辑和应用场景。