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图像的特征Dense Sift提取，通过Bag of Words词袋模型进行描述，用BoW描述完图像之后，指的是将训练集以及测试集的图像都用BoW模型描述了，就可以用SVM训练分类模型进行分类了。在这里除了用SVM的RBF核，还自己定义了一种核： histogram intersection kernel，直方图正交核。很多论文说这个核好，并且实验结果很显然。能从理论上证明一下么？通过自定义核也可以了解怎么使用自定义核来用SVM进行分类

书是PDF版本，有目录！源码是全的哦！我在官网下载的！

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本资源包括10个以上的主题包，（包括仿sublime的monokai主题）1.将下载的icls文件拷贝到C:Users***.PyCharm30configcolors（注：.PyCharm30根据个人实际情况，名称可能有差异）在pycharm的file->Setting->Editor->Colors & Fonts里就可以看到刚刚导入的主题包2.选择自己喜欢的主题，点击apply，后确定即可。另外可根据实际情况调节字体大小。

第一章 统计学习方法概论第二章 感知机第三章 k 近邻法第四章 朴素贝叶斯法第五章 决策树-2016-ID3CART第六章 Logistic回归第七章 支持向量机第八章 提升方法第九章 EM算法及其推广第十章 隐马尔科夫模型第十一章 条件随机场第十二章 统计学习方法总结