支持向量机基本上是最好的有监督学习算法，因其英文名为support vector machine，简称SVM。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 本文详述SVM的理论基础，并通过Python实现了该算法。...
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2014-12-01 14:20:05
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1.环境检测查看CPU是否支持虚拟指令集grep-E‘vmx|svm‘/proc/cpuinfoAMD速龙以上，INTEL酷睿以上基本都支持。平台64位。2.yum安装yum-ygroupinstall‘Virtualization‘‘VirtualizationClient‘‘VirtualizationPlatform‘‘VirtualizationTools‘3.启动servicelibvirtdstartrpm-qlqemu-..
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2014-11-28 18:31:14
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作者：咕唧咕唧liukun321来自：http://blog.csdn.net/liukun321先来看一下什么是SVM(支持向量机) SVM是一种训练机器学习的算法，可以用于解决分类和回归问题，同时还使用了一种称之为kernel trick（支持向量机的核函数）的技术进行数据的转换，然后再根据这些转换信息，在可能的输出之中找到一个最优的边界(超平面)。简单来说，就是做一些非常复杂的数据转换工作，...
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2014-11-28 08:46:50
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原理是很简单的, 在OpenCV实现的是R-HOG, 即对图像img->窗口window->块block->细胞单元cell进行向量统计
首先看描述器的构造函数, 我用
HOGDescriptor *desc=new HOGDescriptor(cvSize(40,80),cvSize(10,20),cvSize(5,10),cvSize(5,5),9);
进行测...
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2014-11-27 18:24:56
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国际权威的学术组织 ICDM（theIEEEInternational ConferenceonDataMining）曾评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5，k-Means，SVM，Apriori，EM，PageRank，AdaBoost，kNN，Naive Bayes和CART。其实不仅仅...
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2014-11-26 10:57:41
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本文是论文Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification的阅读笔记。
这篇论文使用deep learning学习特征，使用联合贝叶斯模型作为分类器，选取七组特征分别训练分类器，得到的结果使用SVM进行组合，得到的最终模型在LFW（Labeled Face in the Wild）数据集上的人脸验证任务中，达到了99.15%的准确率，目前排名第一。...
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2014-11-26 01:27:52
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在上一篇《DeepLearning 的挑战： Extreme Learning Machine（超限学习机）？》 中介绍了一些ELM与DL 的一些比较，这篇主要介绍ELM的原理。
首先，ELM的核心就是将复杂的迭代过程转变为隐层参数随机产生。
其次，ELM 是一个神经网络，有输入层、隐藏层，输出层。
最后，ELM 的多分类效果优于SVM。
对于训练样本集{xi,ti} i=1-N,...
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2014-11-25 12:48:37
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Predict a biological response of molecules from their chemical properties
从分子的化学属性中预测其生物反应。
The objective of the competition is to help us build as good a model as possible so that we can, as op...
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2014-11-24 19:19:09
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最近论文在用SVM进行分类，目的是检测缺陷。缺陷有三种分别是孔洞，刮擦和划痕缺陷。 我用过libsvm和ddtools还有就是matlab中的svm函数 (svmtrain、svmclsassify)，libsvm原来用的效果不好，我现在又忘了怎么用了，改天再把它捡起来吧，现在用的是 mat...
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2014-11-24 16:45:46
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支持向量机SVM是从线性可分情况下的最优分类面提出的。所谓最优分类，就是要求分类线不但能够将两类无错误的分开，而且两类之间的分类间隔最大，前者是保证经验风险最小（为0），而通过后面的讨论我们看到，使分类间隔最大实际上就是使得推广性中的置信范围最小。推广到高维空间，最优分类线就成为最优分类面。 支持向...
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2014-11-20 20:17:37
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