要求：使用10-fold交叉验证方法实现SVM的对人脸库识别，列出不同核函数参数对识别结果的影响，要求画对比曲线。 使用Python完成，主要参考文献【4】，其中遇到不懂的功能函数一个一个的查官方文档和相关资料。其中包含了使用Python画图，遍历文件，读取图片，PCA降维，SVM，交叉验证等知识。... ...
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2016-12-03 21:06:37
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在支持向量机(以下简称SVM)的核函数中，高斯核(以下简称RBF)是最常用的，从理论上讲， RBF一定不比线性核函数差，但是在实际应用中，却面临着几个重要的超参数的调优问题。如果调的不好，可能比线性核函数还要差。所以我们实际应用中，能用线性核函数得到较好效果的都会选择线性核函数。如果线性核不好，我们 ...
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2016-12-03 00:55:43
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支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归(待填坑) 在SVM的前三篇里，我们优化的目标函数最终都是一个关于\alpha向量的函数 ...
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2016-11-29 07:26:26
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对于线性不可分的数据集，可以利用核函数（kernel）将数据转换成易于分类器理解的形式。 如下图，如果在x轴和y轴构成的坐标系中插入直线进行分类的话， 不能得到理想的结果，或许我们可以对圆中的数据进行某种形式的转换，从而得到某些新的变量来表示数据。在这种表示情况下，我们就更容易得到大于0或者小于0的 ...
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2016-11-27 22:35:48
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支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理(待填坑) 支持向量机原理(五)线性支持回归(待填坑) 在前面两篇我们讲到了线性可分SVM的硬间隔最大化和软间隔最大化的算 ...
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2016-11-26 13:47:31
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一、模糊模型 G = I*PSF + N I为原图像，PSF是模糊运动函数（模糊核函数），N为噪声 二、一般方法： 1、直接求逆，不实用 2、维纳滤波，配合功率谱函数 3、约束的最小二乘方（正则）滤波 4、盲去卷积方法（R-L方法） 图1.使用L-R算法去模糊，椒盐噪声1e-2，运动模糊9,30 e ...
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2016-11-21 22:31:56
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回顾上节主要引出了最优间隔分类器的模型，并简述了支持向量的含义，接下来这节将围绕支持向量机模型及其优化方法SMO来展开。 最优间隔分类器模型的原始最优问题： 为了求解模型，得到它的对偶最优问题： 假设函数h(w,b)=g(wTx+b)为： 从而引出了核函数的重要概念，对于支持向量机的优化方法必不可少 ...
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2016-11-14 17:25:47
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linux内核函数的so库文件怎么找呢？ 首先还是要产生一个进程的coredump文件的 linux有一个lib-gdb.so库，这个进程的coredump文件中所有load段的最后一个load段中，通过读取二进制文件将最后一个load段读取出来保存lib-gdb.so库文件，这个库文件就是内核函数 ...
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2016-10-13 02:01:18
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1.文件的创建 对文件的创建或者打开都是通过内核函数ZwCreateFile实现的。和Windows API类似，这个内核函数返回一个文件句柄，文件的所有操作都是依靠这个句柄进行操作的。在文件操作完毕后，要关闭这个文件句柄。 NTSTATUS ZwCreateFile( OUT PHANDLE Fi ...
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2016-09-12 17:21:19
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