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搜索关键字:vq svm    ( 1472个结果
KVM虚拟化-qemu-kvm杂记
一、安装KVM1、VMwareWorkstation开启虚拟化功能1.1查看自己的物理CPU是否支持硬件辅助虚拟化只要标记有vmx或svm,就说明支持硬件虚拟化[root@node2~]#grep-E--color=auto"(vmx|svm)"/proc/cpuinfoflags:fpuvmedepsetscmsrpaemcecx8apicsepmtrrpgemcacmovpatpse36clf
分类:其他好文   时间:2018-03-25 00:02:22    阅读次数:257
模型的性能评估(二) 用sklearn进行模型评估
在sklearn当中,可以在三个地方进行模型的评估 1:各个模型的均有提供的score方法来进行评估。 这种方法对于每一种学习器来说都是根据学习器本身的特点定制的,不可改变,这种方法比较简单。这种方法受模型的影响, 2:用交叉验证cross_val_score,或者参数调试GridSearchCV, ...
分类:其他好文   时间:2018-03-24 00:45:00    阅读次数:8264
TF-IDF(词频-逆向文件频率)用于文字分类
SVM分类器:支持向量机Support Vector Machine。 一个普通的SVM就是一条直线,用来完美划分linearly separable的两类。解决线性 要解决非线性需要到高维处理 核函数 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency ...
分类:其他好文   时间:2018-03-21 23:19:33    阅读次数:306
py4CV例子2.5车牌识别和svm算法重构
1、什easypr数据集; easyPR是一个开源的中文车牌识别系统,其目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景(unconstrained situation)下的车牌识别库。相比于其他的车牌识别系统,EasyPR有如下特点:它基于openCV这个开源库。这意味着你可以获取全部源代码,并且移植到... ...
分类:编程语言   时间:2018-03-20 20:40:57    阅读次数:475
py4CV例子2汽车检测和svm算法
1、什么是汽车检测数据集;伊利诺伊大学汽车检测图像数据库(UIUC Image Database for Car Detection)包括1w+的有汽车/无汽车图片,并且精确地标注了汽车位置;同时还包括1k+的测试数据集;2、什么是svm算法:SVM(Support Vector Machine)指... ...
分类:编程语言   时间:2018-03-18 20:09:47    阅读次数:439
R-CNN阅读笔记
论文地址:《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》 论文包含两个关键:(1)使用CNN处理候选框,以便定位个分割目标。(2)当训练集较小时,有监督的预训练和特点区域的微调。 介 ...
分类:其他好文   时间:2018-03-16 20:22:13    阅读次数:198
无人超市目标检测算法的选型
经过测试得出以下结论:1、传统的目标检测算法主要有以下几种:(1)基于Boosting框架:Haar/LBP/积分HOG/ACFfeature+Adaboost(2)基于SVM:HOG+SVMorDPM等(3)模版匹配(特殊情况下可以用到)人工特征和LBP,HAAR特征级联分类器容易出现找不到目标的情况,但是优点是响应速度快,硬件投入低,训练模型快速因为有时候找不到目标所以舍弃。2、现在采用深度学
分类:编程语言   时间:2018-03-14 11:20:34    阅读次数:268
Python机器学习:5.6 使用核PCA进行非线性映射
许多机器学习算法都有一个假设:输入数据要是线性可分的。感知机算法必须针对完全线性可分数据才能收敛。考虑到噪音,Adalien、逻辑斯蒂回归和SVM并不会要求数据完全线性可分。 但是现实生活中有大量的非线性数据,此时用于降维的线性转换手段比如PCA和LDA效果就不会太好。这一节我们学习PCA的核化版... ...
分类:编程语言   时间:2018-03-12 00:05:32    阅读次数:366
【林轩田】SVM
SVM 推导点到平面的距离(几何距离):函数距离: |wx+b|,不考虑1/||w||.SVM的优化目标:所有样本点到分离超平面的最小的几何距离最大,可以写成:这里 限制条件的第一行表示每个样本点都被正确的分类, 第二行表示最大化的目标是样本点到分离超平面的最小几何距离。W,b同步放缩并不影响分离超... ...
分类:其他好文   时间:2018-03-10 14:15:43    阅读次数:287
【林轩田】Adaptive Boosting
Adaboost推导每一笔样本都必须有一个权重,因此子模型要支持样本可以带权重,亦即在计算误差时可以考虑要本的权重。例如SVM,LR中通过稍微损失函数使得可以考虑样本的权重:SVM(软间隔,硬间隔貌似没有损失函数)是通过在松弛项前面增加权重。相应的,推导后,alpha的上限C也要乘以权重;LR是直接... ...
分类:其他好文   时间:2018-03-10 13:53:20    阅读次数:208
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