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libsvm-3.21使用文档
Libsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVM classification and regression. (可用于分类和回归) It solves C-SVM classification, nu-SVM class... ...
分类:其他好文   时间:2016-07-09 16:08:41    阅读次数:310
SVM与LR的区别
对于异常数据,SVM比LR更好 ...
分类:其他好文   时间:2016-07-05 14:10:08    阅读次数:391
paper :80 目标检测的图像特征提取之(一)HOG特征
1、HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得 ...
分类:其他好文   时间:2016-07-04 21:58:04    阅读次数:329
《机器学习》周志华 习题答案6.2
原题是分别采用线性核和高斯核对西瓜数据集进行SVM的训练,周老师推荐的是LIMSVM,这里我使用的仍然是sklearn。 结果如下: 线性核的支持向量也是线性的,高斯核的支持向量是曲线。 ...
分类:其他好文   时间:2016-07-04 10:08:50    阅读次数:351
项目二:使用机器学习(SVM)进行基因预测
参考链接: LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines(本项目所用到的SVM包) SVM SVM - 知乎精华 支持向量机请通俗介绍 高中文化 请看Coursera的ML视频,里面有SVM 基因注释 基因组注释介绍 注释四部分:重复序列;非编码RN... ...
分类:其他好文   时间:2016-07-01 11:44:07    阅读次数:172
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Over ...
分类:系统相关   时间:2016-06-30 15:59:41    阅读次数:257
【R】神经网络相关的R包
本科毕业设计涉及用机器学习的方法训练预测模型,线性回归、SVM、RF等方法表现均不理想,于是需要用简单的神经网络方法做对比实验。在对NN的优化没有深入理解的情况下,直接调用了R包提供的接口,在此略作记录,供以后反思改进。 主要用到了nnet、neuralnet、h2o这几个包,具体的建模、预测、优化 ...
分类:其他好文   时间:2016-06-29 15:52:52    阅读次数:148
【OpenCV】opencv3.0中的SVM训练 mnist 手写字体识别
前言: SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法 mnist 是一个手写字体图像数据库,训练样本有60000个,测试样本有10000个 LibSVM 一个常用的SVM框架 OpenCV3.0 中的ml包含了很多的ML框架接口,就试试了。 详细的OpenCV文档:http://docs.openc ...
分类:其他好文   时间:2016-06-29 08:51:09    阅读次数:543
我在使用vs进行C#编程中常用的几个快捷键
在vs中进行C#编程时: (1)输入svm然后按Tap键会生成main函数; (2)Ctrl +k+s 三个键一起按,会调出代码段(当需要对程序中代码加region的话,全部选中代码,然后按以上三个快捷键,调出region,会自动包括选中代码); (3)Home键和End键:Home键会使光标移到当 ...
分类:Windows程序   时间:2016-06-27 17:37:19    阅读次数:277
[分类算法] :SVM支持向量机
Support vector machines 支持向量机,简称SVM 分类算法的目的是学会一个分类函数或者分类模型(分类器),能够把数据库中的数据项映射给定类别中的某一个,从而可以预测未知类别。 SVM是一种监督式学习的方法。 支持向量:支持或支撑平面上把两类类别划分开来的超平面的向量点 机:就是 ...
分类:编程语言   时间:2016-06-27 16:56:00    阅读次数:160
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