PCA+SVM实现ORL/Yale人脸识别 1. 基于子空间人脸识别算法的基本流程 读取人脸图片数据库的图像及标签，并进行灰度化处理；若已经是灰度处理过则不用进行灰度化处理； 将读入的图像先转化为二维矩阵，然后按照列进行合并堆叠，得到原始数据矩阵，如果数据中各个特征的值相差较大的话，可以对原始矩阵进 ...
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2021-01-08 11:30:54
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【SVM最后一课】详解烧脑的SupportVectorRegression1KernelRidgeRegression首先回顾一下上节课介绍的RepresenterTheorem，对于任何包含正则项的L2-regularizedlinearmodel，它的最佳化解w都可以写成是z的线性组合形式，因此，也就能引入kernel技巧，将模型kernelized化。我们先把KernelRidgeRegre
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2020-12-22 11:44:23
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一文详解SVM的Soft-Margin机制Hard-MarginSVM，必须将所有的样本都分类正确才行。这往往需要更多更复杂的特征转换，甚至造成过拟合。本文将介绍一种Soft-MarginSVM，目的是让分类错误的点越少越好，而不是必须将所有点分类正确，也就是允许有noise存在。这种做法很大程度上不会使模型过于复杂，不会造成过拟合，而且分类效果是令人满意的。——前言1MotivationandP
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2020-12-22 11:43:20
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数据处理不等式：DataProcessingInequality我是在差分隐私下看到的，新解决方案的可用性肯定小于原有解决方案的可用性，也就是说信息的后续处理只会降低所拥有的信息量。那么如果这么说的话为什么还要做特征工程呢，这是因为该不等式有一个巨大的前提就是数据处理方法无比的强大，比如很多的样本要分类，我们做特征提取后，SVM效果很好，但是如果用DNN之类的CNN、AuToEncoder，那么效
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2020-11-30 15:15:49
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支持向量机简述 算法思路：先研究在线性可分训练样本集上如何画出一条直线来分开，然后推广到非线性可分的问题上 如果存在一条直线可以分开圆圈和叉，那么在空间中一定存在着无数条直线可以分开圆圈和叉，那一条直线是最好的？ 上图中，相比之下，2号线对于误差的容忍程度更多一些 将分界线平行的向两侧移动，直到接触 ...
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2020-10-18 09:44:58
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Matlab建立SVM，KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线 ...
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2020-09-17 21:23:42
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一般在有监督训练中，我们很自然地会用如下模式去预测测试集的分类：(以svm为例) svm.fit(x_train, y_train) y_pred=svm.predict(x_test) 那么无监督训练中是否也可以在一个数据集上训练，然后用训练好的模型直接调用predict()函数在另一个数据集上进 ...
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2020-09-17 17:12:13
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##一、KVM软件安装 1、 环境准备 2、 查看CPU是否支持VT技术 [root@qfedu.com ~]# cat /proc/cpuinfo | grep -E 'vmx|svm' 3、清理环境：卸载KVM [root@qfedu.com ~]# yum remove `rpm -qa | ...
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2020-09-03 16:49:07
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VS2019+OpenCV4.0 在完成分类器的训练，直接predict是没有问题的，但是保存xml文件后，再用以下的语句加载训练好的xml模型，predict出现了问题。 svm->save("svm.xml") svm->load<SVM>("trained-svm.xml"); OpenCV ...
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2020-08-20 19:00:30
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