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原创
2022-11-26 20:50:27
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原创
2023-02-18 23:23:07
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2023-09-02 22:37:40
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时序预测 | MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机时间序列预测
原创
2024-03-12 10:48:17
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分类预测 | Matlab实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征分类预测
原创
2022-12-15 15:15:48
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CNN-SVM模型 | Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络结合支持向量机多特征分类预测
原创
2024-09-19 11:55:39
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回归预测 | MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机多输入单输出回归预测
原创
2022-12-15 15:15:04
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原创
2023-11-16 22:05:42
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SVM的中文名为支持向量机，是一种非常经典的有监督数据分类算法，也即该算法首先需要训练，训练得到分类模型之后，再使用分类模型对待分类数据进行分类。有监督数据分类算法的大致过程如下图所示：上图中，训练数据与待分类数据通常为n维向量，n可以是1，2，3，4，5，......对于图像，一般有两种方法把其所有像素点的像素值转换为n维向量：方法一：图像数据属于二维矩阵，可以直接把二维矩阵的多行数据按行进行首
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2024-03-27 12:33:28
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支持向量机SVM-对图像进行分类原理讲解和代码示例对于图像分类，我们往往都想到卷积神经网络，深度学习，可是深度学习很多时候需要很大的计算开销，而且代码编写和调试也较为复杂，对于小型且特征明显数据集的图像分类，有点小试牛刀今天我们就奖一种机器学习的算法SVM对图像进行分类今天我们讲的一个实例是关于一个三分类问题，数据是工业中的图片。 我已将数据集和测试集发在我的资源中，需要练习的可以下载对于图像分类
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2024-04-16 10:20:57
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前言1.按图像中的内容给图像分类是计算机视觉中比较适合初学者的项目，好多手机相册都有这一个功能，比如把美食归为一个标签，蓝天白云归为一个标签等等。还有我之前做过的车牌识别的项目都用到图像分类这个功能。 2.项目的环境：Winwods7 ,vs2015,OpenCV3.3加opencv_contrib库，boost库，实现语言是C++. 3.项目用到的知识点有OpenCV的SURF特征提取、BOW(
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2024-08-04 10:46:18
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1.anchor_target_layer(rpn_cls_score, gt_boxes, gt_ishard, dontcare_areas, im_info, _feat_stride = [16,], anchor_scales = [4 ,8, 16, 32])代码逻辑调用(generate_anchors.py中)generate_anchors(...)产生9个base
1.流程为什么要用SVM而不是CNN最后一层的softmax？取什么模型必然是有标准衡量，这个流程取得是书上[4]写的，作者说他得实验证明SVM比FC的mAP要高，所以我流程暂且这样画了。R-CNN取的是alexNet的迁移学习进行微调，它原来的训练数据就是随机的，而为了避免正样本数据过小导致卷积网络过拟合，正样本的框中没有SVM训练时严格，也即说，训练中，相同的数据，在SVM里正样本卡得更严格，
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2024-04-25 12:09:02
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1 典型CNN模型 LeNet，这是最早用于数字识别的CNNAlexNet，2012 ILSVRC比赛远超第2名的CNN，比LeNet更深，用多层小卷积层叠加替换单大卷积层。ZF Net，2013 ILSVRC比赛冠军GoogLeNet，2014 ILSVRC比赛冠军VGGNet，2014 ILSVRC比赛中的模型，图像识别略差于GoogLeNet，但是在很多图像转化学习问题(比如obj
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2024-03-28 11:23:37
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一、简介先回顾一下在基本线性可分情况下的SVM模型：分类svm模型中要让训练集中的各个样本点尽量远离自己类别一侧的支持向量。其实回归模型也沿用了最大间隔分类器的思想。
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2021-07-05 09:40:33
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本文演示如何使用卷积神经网络来提取手写数字图片特征，并使用SVM进行分类。该实验使用了UCI手写数字数据集，其中前256维是16 * 16的图片，后10维是one hot编码的标签，即1000000000代表0，0010000000代表2。
使用CNN提取特征的原因如下：由于卷积和池化计算的性质，使得图像中的平移部分对于最后的特征向量是没有影响的。从这一角度说，提取到的特征更不容易过
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2024-03-18 10:48:46
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相关理论可以看这篇文章 Deep Learning using Linear Support Vector Machines，ICML 2013主要使用的是SVM的hinge loss形式的损失函数原始的SVM的损失：（公式图片截取自开头的论文）SVM的hinge loss形式的损失：（公式图片截取自开头的论文）这里解决的是二分类问题，多分类的话和softmax一样，简单说明如下：（公式
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2024-03-21 21:37:08
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1.总体框架 R-CNN目标检测模型总体上分为三大模块：1.区域提议，2.CNN特征提取，3.SVM判别。 （1）区域提议：也可以理解为候选框提取。通过某种方法从原始输入图像中提取出与类别无关的大约2k个候选框。 （2）CNN特征提取：经过第1步提取到2k个候选框之后，分别利用CNN对这些候选框进行特征提取。 （3）SVM判别，利用第2步提取到
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2024-05-19 08:35:54
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欠拟合欠拟合在训练集和测试集上的性能都较差欠拟合出现原因模型复杂度过低特征量过少欠拟合的情况比较容易克服，常见解决方法有增加新特征，可以考虑加入进特征组合、高次特征，来增大假设空间添加多项式特征，这个在机器学习算法里面用的很普遍，例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强减少正则化参数，正则化的目的是用来防止过拟合的，但是模型出现了欠拟合，则需要减少正则化参数使用非线性模型，比如核S
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2024-09-03 20:46:43
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CNN(Convolutional Neural Network)卷积神经网络对于MNIST手写数字识别的实战代码和心得首先是对代码结构思路进行思路图展示，如下： 参数和原理剖析： 因为MNIST图片为长和宽相同的28像素，为黑白两色，所以图片的高度为1，为灰度通道。 在传入的时候，我定义的BATCH_SIZE为512，所以具体的输入维度为(512,1,28,28) 我的CNN卷积神经网络的为两层
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2024-07-23 11:33:27
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