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搜索关键字:vq svm    ( 1472个结果
svm
SVM materialThose material work for svm beginner, material concerned with newly and learning theory excluded. if you are willing to study in a deep wa...
分类:其他好文   时间:2015-03-03 09:53:33    阅读次数:112
opencv的svm学习_1
概述   本篇是对opencv的svm学习笔记,基于对opencv官方svm教程的修改和记录。opencv的svm教程如下: 官网原版:http://docs.opencv.org/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html#introductiontosvms 汉语翻译版:http://www.opencv.org...
分类:其他好文   时间:2015-02-28 18:42:25    阅读次数:183
研究SVM时安装的一些工具的方法
本文是个人存档,不介绍研究SVM相关内容。
分类:其他好文   时间:2015-02-25 15:23:07    阅读次数:108
支持向量机(SVM)
断断续续看了好多天,赶紧补上坑。感谢july大神的http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837/以及CSDN上淘的比较正规的SMO模板代码。①最大化几何间隔。如果数据能一道线切开的话,我们希望离这道线最近的点的距离越长越好,否则容易分类错...
分类:其他好文   时间:2015-02-14 12:14:27    阅读次数:134
MATLAB遍历子文件夹及其下文件
MATLAB遍历子文件夹及其下文件以前从未遇到过用MATLAB批处理文件的情况,此次项目需要批量将二进制数据文件导入matlab进行svm分类,将matlab遍历子文件夹及其文件的方法记录下来。文件目录结构/maindir |-- subdir1 |-- datafile1.dat |-- datafile2.dat |-- subdir2...
分类:其他好文   时间:2015-02-09 15:59:36    阅读次数:157
R语言与分类算法的绩效评估(转)
关于分类算法我们之前也讨论过了KNN、决策树、naivebayes、SVM、ANN、logistic回归。关于这么多的分类算法,我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀。 既然要对分类算法进行评价,那么我们自然得有评价依据。到目前为止,我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的,但是这个指标科学吗...
分类:编程语言   时间:2015-02-09 12:45:01    阅读次数:288
EasyPR--开发详解(6)SVM开发详解
在前面的几篇文章中,我们介绍了EasyPR中车牌定位模块的相关内容。本文开始分析车牌定位模块后续步骤的车牌判断模块。车牌判断模块是EasyPR中的基于机器学习模型的一个模块,这个模型就是作者前文中从机器学习谈起中提到的SVM(支持向量机)。 我们已经知道,车牌定位模块的输出是一些候选车牌的图片...
分类:其他好文   时间:2015-02-02 10:46:11    阅读次数:615
关于支持向量机(SVM)一些不得不说的话
做为一种监督学习模型,支持向量机(Supprot Vector Machine)在机器学习领域内很重要。首先,SVM用来干什么?一句话将,就是分类(Classification)。比较简单的分类,比如线性分类、Logistic 回归等等,得到的分类结果未必是最优的。而SVM则旨在找到一个最优的分类器。从这个目的出发,SVM提出了Soft Margin,Support Vector等等看似很直观的概...
分类:其他好文   时间:2015-01-30 16:12:41    阅读次数:160
Stanford机器学习课程笔记——SVM
Stanford机器学习课程笔记——SVM          前面已经学习过SVM,写了几片博文,如下: 入门SVM:http://blog.csdn.net/puqutogether/article/details/39894835 SVM中的线性不可分情况:http://blog.csdn.net/puqutogether/article/details/41309745 SVM中的...
分类:其他好文   时间:2015-01-29 14:45:28    阅读次数:215
SVM算法
SVM(支持向量机)算法是一种典型的监督式学习算法。介绍SVM算法的思想和应用。...
分类:编程语言   时间:2015-01-28 22:38:17    阅读次数:188
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