P.S. SVM比较复杂，代码没有研究清楚，进一步学习其他知识后再来补充。以下仅罗列了最核心的知识，来自《机器学习实战》的学习摘要。优点：泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释。缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题。适用数据类型：数值型和标称型数据。线性可分数据... ...
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2016-05-11 10:53:20
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一、前言
本文参考自《深入理解Opencv 实用计算机视觉项目解析》中的自动车牌识别项目，并对其中的方法理解后，再进行实践。深刻认识到实际上要完成车牌区域准确定位、车牌区域中字符的准确分割，字符准确识别这一系列步骤的困难。所以最后的识别效果也是有待进一步提高。
二、程序流程
程序流程如下所示：
相应的main函数ruxia
#include "carID_Detection.h...
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2016-05-08 06:46:42
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背景： 目的：要用Python下的DBSCAN聚类算法。 scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块，包括分类、回归、聚类系列算法，主要算法有SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、Kmeans、DBSCAN等，目前由INRI 资助，偶尔Google也资助一点。 SciPy是 ...
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2016-05-06 20:18:39
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1、下载libsvm3.21，更新日期为2015年12月14日https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/DownloadLIBSVMThecurrentrelease(Version3.21,December2015)ofLIBSVMcanbeobtainedbydownloadingthezipfileortar.gzfile.Youcanalsocheckthisgithubdirectory.Pleasee-mailusifyouhave..
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2016-05-06 19:52:50
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分隔超平面：将数据集分割开来的直线叫做分隔超平面。
超平面：如果数据集是N维的，那么就需要N-1维的某对象来对数据进行分割。该对象叫做超平面，也就是分类的决策边界。
间隔：
一个点到分割面的距离，称为点相对于分割面的距离。
数据集中所有的点到分割面的最小间隔的2倍，称为分类器或数据集的间隔。
最大间隔：SVM分类器是要找最大的数据集间隔。
支持向量：坐落在数据边际的两边超平面上的点被称为支持向量...
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2016-05-06 15:50:39
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引言这篇文章详细地介绍了SVM背后的原理，它为什么是大间距分类器？分类器的参数C为什么影响着分类器的行为？核函数背后采用了什么样的技术，看过这篇文章以后，相信你能很好地理解这些问题。最后，我用scikit-learn来分别来拟合线性和非线性的SVM，让大家对SVM分类器有更加深刻的理解。找寻最优化目标相信所有用过SVM的人都知道它是一个大间距分类器。但是，它的原理是什么？它为什么可以最大化决策边界与...
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2016-05-06 15:16:01
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支持向量机 作者：樱花猪 <!--more--> 摘要： 本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第十二次次课在线笔记。SVM是一种常见的分类器，在很长一段时间起到了统治地位。而目前来讲SVM依然是一种非常好用的分类器，在处理少量数据的时候有非常出色的表现。 引言： SVM是一个非常常 ...
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2016-05-04 18:46:03
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随机森林和提升作者：樱花猪 摘要：本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第十一次次课在线笔记。随机森林和提升都是机器学习将弱分类器融合成强分类器的方法。和我们熟悉的另一种机器学习模型SVM相比，这种方法更适合于大数据并且它的计算速度要比SVM快许多。 引言 因为最近做的事情需要用到随... ...
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2016-05-04 16:54:35
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引言
本文共分为三个部分，第一个部分介绍SVM的原理，我们全面介绍了5中常用的SVM算法：C-SVC、ν-SVC、单类SVM、ε-SVR和ν-SVR，其中C-SVC和ν-SVC不仅介绍了处理两类分类问题的情况，还介绍处理多类问题的情况。在具体求解SVM过程中，我们介绍了SMO算法和广义SMO算法。第二个部分我们给出了OpenCV中SVM程序的详细注解。第三个部分我们给出了一个基于OpenCV的S...
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2016-05-03 18:45:41
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本章内容□简单介绍支持向量机□ 利用SMO进行优化□利用核函数对数据进行空间转换□ 将SVM和其他分类器进行对 6.2寻找最大间隔 6.5 在复杂数据上应用核函数 ...
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2016-05-01 17:45:54
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