基于支持向量机的烟雾识别代码

以下是基于支持向量机的烟雾识别代码的一个简单实现：

import numpy as np
from sklearn import svm, metrics
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据
data = np.loadtxt("smoke_data.csv", delimiter=",")
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear')

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出模型准确率
print("Accuracy:", metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

其中，`smoke_data.csv` 文件包含了用于训练和测试的数据，每一行数据包含了一组特征值和一个二元标签，表示该数据是否为烟雾。在这个例子中，我们使用了支持向量机作为分类器，并使用了线性核函数进行训练。最后，我们输出了模型在测试集上的准确率。

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基于支持向量机与人脸识别代码

以下是一个基于支持向量机（SVM）的人脸识别代码示例，使用Python中的sklearn库进行实现：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载人脸数据集
faces = datasets.fetch_olivetti_faces()
X = faces.data
y = faces.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear')

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

该示例代码使用了Olivetti人脸数据集，将数据集划分为训练集和测试集，并使用SVM分类器对训练集进行训练。最后，使用测试集对模型进行评估，并计算准确率。

需要注意的是，该示例代码是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况进行调参和优化，以提高分类器的性能。

基于支持向量机的人脸识别

基于支持向量机的人脸识别是一种经典的分类方法，它将人脸图像转化为特征向量，并利用支持向量机进行分类识别。具体来说，该方法首先需要对人脸图像进行预处理，如对图像进行归一化处理、提取人脸区域、对图像进行灰度化等；接着，将预处理后的图像转化为特征向量，一般常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等；最后，利用支持向量机进行分类识别，将得到的特征向量作为输入，利用训练好的支持向量机进行分类，即可实现人脸识别。