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SVM（Support Vector Machine）,是一种有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。 概括来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 通俗来说，我们先让用训练样本告诉两个人（例如两分类问题）哪一类东西分别是他们的。然后我们给他们一些测试样本，他们就各自去拿属

注：下面有project网站的大部分都有paper和相应的code。Code一般是C/C++或者Matlab代码。 最近一次更新：2013-3-17 一、特征提取Feature Extraction： ·         SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] ·         PCA-SIFT [2] [