1. SVM介绍 占个坑，以后再说 2. OpenCV3.x下SVM接口介绍 [官方文档][官方文档] OpenCV3.x与OpenCV2.x中SVM的接口有了很大变化，在接口上使用了虚函数取代以前的定义。 下面介绍几个常用的接口，及其参数意义。 2.1 初始化函数 定义如下： CV_WRAP st ...
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2018-06-27 23:55:23
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import mglearn from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.svm import LinearSVC X,Y=make_b... ...
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2018-06-26 13:18:15
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（1）如何理解核函数能把低维映射到高维 关键：因为有泰勒展开 对于高斯核为什么可以将数据映射到无穷多维，我们可以从泰勒展开式的角度来解释， 首先我们要清楚，SVM中，对于维度的计算，我们可以用内积的形式，假设函数： 表示一个简单的从二维映射到三维。则在SVM的计算中，可以表示为： 再来看泰勒展开式： ...
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2018-06-21 22:32:24
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机器学习算法题 线性回归和逻辑回归的异同？ SVM和LR(逻辑回归)有什么不同？ 线性回归的输入变量和输出变量都是连续的，逻辑回归的输入变量是连续的，输出变量是类别（或者说是离散的、枚举的）。 SVM和LR一般都用于处理分类问题，不同的是二者的实现原理，SVM是以支持向量到分类平面的距离最大化为优化 ...
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2018-06-20 21:34:37
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github： "代码实现之SVM" 本文算法均使用python3实现 SVM原理比较复杂，贴出几个还不错的详细讲解。等本人完全弄懂了，再整理写博吧，手动滑稽：） [1] https://blog.csdn.net/macyang/article/details/38782399/ [2] http ...
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2018-06-19 16:31:48
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一、前述 SVM在2012年前还是很牛逼的，但是12年之后神经网络更牛逼些，但我们还是很有必要了解SVM的。 二、具体 1、问题引入 要解决的问题：基于以下问题对SVM进行推导 1.1 3条线都可以将两边点分类，什么样的决策边界才是最好的呢？ 特征数据本身如果就很难分，怎么办呢？计算复杂度怎么样？能 ...
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2018-06-18 20:22:57
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支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划(conve ...
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2018-06-17 23:26:11
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前言： 前段时间我在树莓派上通过KNN,SVM等机器学习的算法实现了门派识别的项目，所用到的数据集是经典的MNIST。可能是因为手写数字与印刷体存在一些区别，识别率并是很不高。基于这样的情况，我打算在PC端用CNN试一试MNIST上的识别率。 正文： 一张图展示CNN 导入基础包 导入数据集 预处理 ...
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2018-06-17 13:38:53
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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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