#include #include #include #include //#include #include #include #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"using...
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2015-09-02 18:55:14
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前言 定义: 在特征空间上间隔最大的线性分类器。 核是SVM非常重要的一个特性。 支持向量机的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划的问题。 分类 1》线性可分支持向量机 2》线性支持向量机 3》非线性支持向量机 如果训练数据线性可分,那么可以通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,就是...
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2015-09-02 00:31:35
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1、 libsvm模型选择:-s svm_type : set type of SVM (default 0)0 -- C-SVC (multi-class classification)1 -- nu-SVC (multi-class classification)2 -- one-class S...
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2015-08-31 19:34:38
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第7章 支持向量机支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器;支持向量机还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划(convex q...
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2015-08-28 19:08:58
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首先说交叉验证。
交叉验证(Cross validation)是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力(generalize), 能够避免过拟合问题。
交叉验证一般要尽量满足:
1)训练集的比例要足够多,一般大于一半
2)训练集和测试集要均匀抽样
交叉验证主要分成以下几类:
1)Double cross-validation
Double cross...
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2015-08-27 23:03:09
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一、安装PHPMailer1)先给opencart项目安装vqmod下载最新版本:http://code.google.com/p/vqmod(目前最新版本是vqmod-2.5.1-standard)把解压出来的文件放到opencart根目录下执行http://www.yoursite.com/vq...
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2015-08-27 13:00:45
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写在之前:前些文章曾经细数过从决策树、贝叶斯算法等一些简单的算法到神经网络(BP)、支持向量机(SVM)、adaboost等一些较为复杂的机器学习算法(对其中感兴趣的朋友可以往前的博客看看),各种算法各有优缺点,基本上都能处理线性与非线性样本集,然通观这些算法来看,个人感觉对于数据(无论线性还是非线性)的分类上来说,里面比较好的当数BP、SVM、adaboost元算法这三种了,由于前面在介绍相应算法...
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2015-08-26 17:55:03
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参考:理解SVM三层境界 原来的分类函数: 通过对偶问题求解得到: 所以分类函数被转换成: 线性核函数的预测: 使用线性核函数(相当于没有使用核函数)的情况下,推导到此结束。对于新点x的预测,只需要计算它与训练数据点的内积即可,而所有的非支持向量所对应的系数都是等于0的,因此对于新点的内积计算实际只...
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2015-08-26 09:25:41
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作为(曾)被认为两大最好的监督分类算法之一的adaboost元算法(另一个为前几节介绍过的SVM算法),该算法以其简单的思想解决复杂的分类问题,可谓是一种简单而强大的算法,本节主要简单介绍adaboost元算法,并以实例看看其效果如何。该算法简单在于adaboost算法不需要什么高深的思想,它的基础就是一个个弱小的元结构(弱分类器),比如就是给一个阈值,大于阈值的一类,小于阈值的一类,这样的最简单的...
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编程语言 时间:
2015-08-21 19:31:38
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网上很多这方面的内容,下面可以直接点击链接的。比如:
1
hog源码分析;
2
HOG特征描述算子 ;
3
OpenCV HOGDescriptor 参数图解 ;
4
利用Hog特征和SVM分类器进行行人检测 ;
5
opencv cvhog详解 ;
6
HOG特征-理解篇 ;
7
目标检测的图像特征提取之(一)HOG特征;
8
HOG特征;
...
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2015-08-19 20:45:34
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