模型保存 BP：model.save(save_dir) SVM： 模型调用： BP： SVM： ...
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2018-06-16 23:01:46
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1、模板匹配 运行指令：python template_matching.py --source 3.jpg --template 2.jpg 2、训练自己的物体探测器 作用：结合caltech101数据集，结合.mat文件，训练对象检测器，生成SVM线性支持向量机 train_detector.p ...
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2018-06-13 17:18:03
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一 支持向量机（SVM） 一.1 符号定义 标签 y 不再取 0 或 1，而是： y∈{-1， 1} 定义函数： 向量，没有第个维度，为截距，预测函数定义为： 一.2 函数边距与几何边距 一.2.1 函数边距 样本个体： 全体： 一.2.2 几何边距 样本个体： 全体： 一.2.3 关系 函数边距与 ...
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2018-06-12 20:55:22
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https://blog.csdn.net/m0_37786651/article/details/61614865 从感知器谈起 对于典型的二分类问题，线性分类器的目的就是找一个超平面把正负两类分开。对于这个超平面，我们可以用下面的式子来表示， ωTx+b=0ωTx+b=0 感知器是最简单的一种线 ...
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2018-06-11 18:59:58
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本文来自同步博客。看原博客地址会有更好的体验。 前面两篇文章介绍了支持向量机SVM的基本原理，并利用Python实践了分割超平面的求解过程。 本篇文章将介绍SVM如何对非线性可分的数据进行分类。 基本原理 SVM处理线性不可分数据的关键在于把低维空间中线性不可分的数据映射到高维空间使其线性可分。然后 ...
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2018-06-07 14:19:16
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在上篇文章中对libsvm的流程和简单的java代码测试做了说明，本篇简单对libsvm如何在工程中实践进行简短说明，不当的地方欢迎大家指正。 第一步是对libsvm的预测函数进行调整，我是从svm_predict类中抽取部分代码组成预测防范，代码如下： /** * 对传入的文本特征根据训练好的分类 ...
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2018-06-05 16:22:01
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1、异（加下划线是工程上的不同） （1）两者损失函数不一样 （2）LR无约束、SVM有约束 （3）SVM仅考虑支持向量。 （4）LR的可解释性更强，SVM先投影到更高维分类再投影到低维空间。 （5）SVM不能给出概率结果。 （6）SVM是自带有约束条件的正则，泛化能力比LR好。LR是无约束正则。 （ ...
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2018-06-03 17:36:07
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centos6.5查看是否支持虚拟化：egrep‘vmx|svm‘/proc/cpuinfo，如果什么都没有返回信息，那么就是要进行配置支持虚拟化了安装KVM虚拟机yuminstallqemu-kvmqemu-kvm-toolsvirt-managerlibvirt-y---------------------------------------------------------
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2018-05-29 17:13:04
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1 引言 指数追踪，利用某些金融资产组合去追踪某一股票指数，指数型基金核心技术。 目前主要有两种指数复制方法 基于两种假设 一：历史能够重演，在过去一段时间能构造历史追踪误差最小的，未来也将是最优，现在大多数指数复制类型为此类。二：从统计角度，找到与目标指数具有最大相关 具有协整关系的股票组合，保证 ...
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2018-05-29 13:14:33
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CS231N-线性回归+svm多分类+softmax多分类计算机视觉这一部分比较基础，没有太多视觉相关的。。 1.线性回归假定在著名的 CIFAR10数据集上，包含10类数据。每类数据有10000条？目标是输入一个图片，通过模型给出一个label。线性回归的思想就是得到到F(x)作为某个类别的分数。... ...
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2018-05-29 01:41:30
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