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用OpenCV使用SVM算法的大概流程是1)设置训练样本集需要两组数据，一组是数据的类别，一组是数据的向量信息。
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那么这种非线性可分的数据是否就不能用SVM算法来求解呢？答案是否定的。事实上，对于低维平面内不可分的数据，放在一个高维空间中去就有可能变得可分。
针对以上问题的主要改进有有J.Platt的SMO算法、T.Joachims的SVM、C.J.C.Burges等的PCGC、张学工的CSVM以及O.L.Mangasarian等的SOR算法。
所谓的最优c和gamma是利用gridsearch来实现的，就是设置c的取值范围，gamma的取值范围，计算模型输出准确度最高的那个c和gamma的组合。
1、看了一下libsvm的svm.h、svm.cpp文件，发现有svm_save_model()，svm_load_model()等函数。于是乎用mex小做封装，写了两个matlab可以直接调用的接口。
2、svm_predict.java1212 并主要参考主文件夹下的 README11文件。将jar包添加到工程的libs中，将两个java文件也复制到你的MainActivity.java所在的package中。
3、使用的时候再打开。开发者选项，主要是连接电脑，安装软件、刷机，安装第三方软件采用的。一直打开，连接电脑可能会自动安装一些不需要的软件，甚至造成病毒轻松进入手机，所以如果不需要连接电脑，复制文件、安装软件，建议关闭。
4、超级通俗的解释：支持向量机是用来解决分类问题的。先考虑最简单的情况，豌豆和米粒，用晒子很快可以分开，小颗粒漏下去，大颗粒保留。用一个函数来表示就是当直径d大于某个值D，就判定为豌豆，小于某个值就是米粒。
1、LibSVM是以源代码和可执行文件两种方式给出的。如果是Windows系列操作系统，可以直接使用软件包提供的程序，也可以进行修改编译；如果是Unix类系统，必须自己编译。
2、SVM是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。
3、model = libsvmtrain(training_label_vector， training_instance_matrix [， libsvm_options])；这个函数有三个参数，其中-training_label_vector：训练样本的类标，如果有m个样本，就是m x 1的矩阵(类型必须为double)。
