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我也要
1：林智仁
http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/，专门搞SVM，有libsvm，liblinear的很多资料
2 ： An introduction to support vector machines and other kernel-based learning methods
不到200页的书，很不错
3 ： A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition，BURGES，40来页的tutorial，很不错
支持向量机导论英文版Englishversion-abbr_ddc7457ed36c167262fa61f961bed74a.rar
支持向量机导论英文版Englishversion-abbr_ddc7457ed36c167262fa61f961bed74a.rar An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods by Nello Cristianini and John Shawe-Taylor ISBN:0521780195 Abstract： This is the first comprehensive introduction to SVMs, a new generation learning system based on recent advances in statistical learning theory; it will help readers understand the theory and its real-world applications. 前面上传了《支持向量机导论》（中文版），这次把其原版英文版也一并上传，供大家参考学习。 一方面，中文版便于阅读，可以短时间内掌握知识； 另一方面，中英对照，可以弥补翻译的不足，掌握专业术语，提高英文水平。 祝大家学习愉快，祝论坛蒸蒸日上！ abbr_b5ee9907548f5956697c7b992b321790.rar 卷1 abbr_ddc7457ed36c167262fa61f961bed74a.rar 卷2
支持向量机中的软边界和硬边界的应用
1.背景介绍 支持向量机(Support Vector Machines，SVM)是一种常用的二分类和多分类的机器学习算法，它通过在高维空间中找到最佳的分类超平面来实现类别的分离。SVM 的核心思想是通过寻找支持向量(即分类超平面周围的一些数据点)来定义模型，从而实现对新数据的分类。SVM 的一个重要特点是它可以通过核函数(kernel function)将输入空间映射到高维空间，从而解决非线性...
支持向量机导论英文版Englishversion-abbr_b5ee9907548f5956697c7b992b321790.rar
支持向量机导论英文版Englishversion-abbr_b5ee9907548f5956697c7b992b321790.rar An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods by Nello Cristianini and John Shawe-Taylor ISBN:0521780195 Abstract： This is the first comprehensive introduction to SVMs, a new generation le
文本分类入门(六)训练Part 3
SVM算法支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学
USB设备识别码VID和PID详解：如何查询和自定义你的设备ID
本文详细解析了USB设备识别码VID和PID的核心作用、查询方法及自定义配置技巧。VID（供应商识别码）和PID（产品识别码）是USB设备的唯一身份证，用于驱动匹配和功能识别。文章提供了Windows和Linux系统下的查询方法，并探讨了如何合法获取和自定义VID/PID，适合硬件开发者和DIY爱好者参考。
Research Proposal：自动驾驶 行人运动预测
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如何解决支持向量回归的计算效率问题
1.背景介绍 支持向量回归(Support Vector Regression，SVR)是一种基于支持向量机(Support Vector Machine，SVM)的回归模型，它通过寻找数据集中的支持向量来建立一个分类模型，从而对未知数据进行预测。SVR 在处理线性和非线性数据时具有很强的泛化能力，因此在许多应用领域得到了广泛应用，如金融、医疗、生物信息等。 然而，随着数据规模的增加，SVR ...
StarUML最新版汉化与破解二合一教程：5分钟搞定永久使用
本文提供StarUML最新版的高效使用指南，涵盖从安装到深度定制的全流程优化方案。包括软件获取最佳实践、界面个性化设置、核心建模技巧、团队协作策略及性能优化建议，帮助架构师和开发团队提升UML建模效率。特别推荐版本控制集成和文档自动化输出方案，适用于各类规模的项目开发。
监督学习在自然语言处理中的应用：实例与案例
1.背景介绍 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能(Artificial Intelligence, AI)的一个分支，它涉及到计算机理解、生成和处理人类语言的能力。监督学习(Supervised Learning)是机器学习(Machine Learning)的一个分支，它涉及到从标注的数据中学习模式，以便对新的数据进行预测或分类。在NLP...
精通 Android NDK/JNI：从入门到精通实战与面试精粹
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本文详细介绍了在Windows系统下安装配置PyTorch深度学习环境的完整流程。主要内容包括：硬件环境检查（确认GPU支持）、Anaconda环境管理系统的安装与配置、虚拟环境的创建与管理方法、以及PyTorch及其相关组件的安装指南。特别强调了版本兼容性选择策略（如CUDA版本的确定）、显卡驱动更新、使用Anaconda创建隔离的PyTorch专用环境等关键步骤。无论是使用CPU还是GPU版本，读者都能按照教程快速搭建稳定的PyTorch开发环境，为深度学习项目打下坚实基础。
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刘建平博客资料： 支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 scikit-learn 支持向量机算法库使用小结 支持向量机高斯核调参小结 ...
Android实战——白天黑夜模式设置
白天黑夜模式是一种动态的UI模式，根据当前时间或用户设置的偏好，在白天和黑夜之间进行切换。它通过调整应用程序的颜色、亮度和其他可视化元素来提供更加舒适和易读的用户界面。
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1. 2.1 video from professor Yaser.S [video address](https://www.youtube.com/watch?v=VeKeFIepJBU&list=PLCA2C1469EA777F9A&index=1)
Qt —— 在Win11下“Qt for Android“开发环境，通过USB在真机（华为Meta60 PRO）上调试运行，并打包APK并在真实手机运行
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同步调相机启动与并网控制技术方案
同步调相机起动与并网控制技术方案采用背靠背变流器系统，通过静止变频器（SFC）策略实现无原动机驱动的同步电机从静止到同步转速的平稳起动。方案详细阐述了硬件自检、模块初始化、转子位置检测等关键环节，重点解决启动转矩为零、冲击电流大等挑战。系统基于STM32或C2000系列控制器，包含网侧/机侧变流器、检测保护单元及通信接口，通过励磁脉冲和电压响应分析实现高精度转子初始定位，为后续并网提供必要条件。代码级实现涵盖了ADC自检、数字IO验证及通信端口测试等核心功能。
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SVM学习资料 SVM(support vectormachine)，被认为是“off-the-shelf”最好的监督机器学习算法之一，甚至很多人认为可以把“之一”去掉。SVM有着天然的intuition，大量的数学推导和优雅的解形式(有了大量的数学推导，自然就容易发paper啦)。实际上SVM在工业界也有着广泛的应用如，文本分类、图像分类、生物医学诊断和手写字符识别等。有关SVM资源非常之
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[flash] http://player.youku.com/player.php/sid/XMTIwOTIzNTQ4/v.swf [/flash] 关于SVM的理论相关的，在下面提供了一些资源和paper, ppt,pdf,虽然这几个资源是有限的,但我敢说足够了.原因有两个:a.下面的几个文献本身质量就很高.b.这些文献主要的SVM的参考文献已经几乎全部列出了,你可以寻径查找.
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老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
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点到平面的距离[链接]（https://www.cnblogs.com/graphics/archive/2010/07/10/1774809.html） 对偶最优化理解[链接]（https://blog.youkuaiyun.com/The_lastest/article/details/78461566） 3.
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先放上参考资料，等之后有时间了再自己总结一下： 支持向量机（SVM）从入门到放弃再到掌握
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