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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2024-08-09 11:50:17
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快乐虾http://blog.csdn.net/lights_joy/欢迎转载，但请保留作者信息在opencv中支持SVM分类器。本文尝试在python中调用它。和前面的贝叶斯分类器一样，SVM也遵循先训练再使用的方式。我们直接在贝叶斯分类器的測试代码上做简单改动。完毕两类数据点的分类。首先也是先创
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2017-04-25 15:42:00
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目录支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 SVM应用实例，SVM图像多分类 代码 结果分析 展望 参考支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，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；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间
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2024-04-16 10:36:29
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机器学习实现图像分类 SVM KNN 决策树 朴素贝叶斯重要提示：本文仅仅靠调用python的sklearn中的模型包实现机器学习方法，不喜勿喷代码主要参考并改进完整项目、数据集及使用说明实现效果有两种数据集：数据集1：彩色图片，从人物、美食到风景共十种类别每种100张图片，共十类1000张数据集2：焊接缺项图像集每种缺陷30张，共四类120张 可以使用svm, knn, 朴素贝叶斯，决策树四种机
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2024-05-29 20:25:34
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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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KNN及SVM人脸识别1 基于KNN的人脸识别1.1 KNN算法描述1.2 改进的WK-NNC实验验证1.3 KNN算法的优势和劣势2 基于SVM的人脸识别2.1 SVM二分类算法描述2.2 SVM多分类算法描述2.3 实验验证2.4 SVM算法的优势和劣势3 KNN算法与SVM算法对比 1 基于KNN的人脸识别1.1 KNN算法描述KNN（K-Nearest Neighbor，K最近邻）算法可以
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2024-04-13 08:29:05
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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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SVM(Support Vector Machine，支持向量机)，是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的即那个最大的线性分类器，器学习策略是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的解决。(线性支持向量机、非线性支持向量机)。 一.线性SVM SVM的主要思想是建立一个超平面作为决策曲面，是的正例和反例之间的隔离边缘被最大化。对于二维线性可分情况，令H为把两类训练样本没有错误地分
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2024-04-16 10:22:27
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完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言 整理SVM（support vector machine）的笔记是一个非常麻烦的事情，一方面这个东西本来就不好理解，要深入学习需要花费大量的时间和精力，另一方面我本身也是个初学者，整理起来难免思路混乱。所以我对S
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2023-07-12 22:04:30
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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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利用sklearn执行SVM分类时速度很慢，采用了多进程机制。 一般多进程用于独立文件操作，各进程之间最好不通信。但此处，单幅影像SVM分类就很慢，只能添加多进程，由于不同进程之间不能共用一个变量（即使共用一个变量，还需要添加变量锁），故将单幅影像分为小幅，每小幅对应一个进程，每个进程对该小幅数据分 ...
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2021-11-03 21:53:00
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想问一下各位大佬，在对数据集做svm分类时在这个部分一直报这个错误是因为什么呀
原创
2023-06-21 20:37:19
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原理SVM被提出于1964年，在二十世纪90年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法，在人像识别、文本分类等模式识别（pattern recognition）问题中有得到应用。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning） 方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classi
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2023-12-07 01:29:06
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1 内容介绍为了满足人工智能在目标识别方法中的应用需求,需要具备对海量数据进行智能分类、识别、判读的能力.进一步挖掘了目标特性数据库数据,并将基于HOG+SVM的目标识别算法应用于红外目标识别过程中.选择采集到的汽车、直升机、飞机、舰船、无人机等目标,并结合HOG算子与SVM分类方法来实现目标检测与分类算法,从而实现了目标智能化分类研究,为后续目标特性的进一步分析以及导引头智能化算法设计提供了支撑
原创
2022-09-19 17:38:05
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import numpy as np from sklearn import svm X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]]) y = np.array([1, 1, 2, 2]) clt = svm.SVC(probability = True) clt.fit(X, y) print clt.predict([[-0.8, -...
原创
2022-05-19 21:25:27
677阅读
一般做分类比较重要的有三个步骤，每一步都对分类结果有很大的影响1.找到合适的特征，举个栗子，例如题主的年龄估计，可以对图像进行预处理二值化(对图像分类这步很重要), 之后取横向的线的数目作为一个特征(纯属猜测，不确定这个特征是否有效),把很多个特征组成一个特征向量2.选择合适的分类器，常用的分类器有SVM,LR,ANN等，对不同场景使用合适的分类器,上面有朋友提到LR，当然LR比较简单而且速度...
原创
2021-06-10 18:21:49
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图像分类参考链接1.前言2.K近邻与KMeans算法比较KNN原理和实现过程(1) 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离：(2) 按照距离递增次序排序(3) 选取与当前点距离最小的k个点(4) 确定前k个点所在类别的出现频率(5) 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类 1.前言传统的图像分类通常包括以下步骤：特征提取：通过一系列的特征提取算法从图像中提取出代表图像信息的特征向
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2023-08-05 20:06:36
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一般做分类比较重要的有三个步骤，每一步都对分类结果有很大的影响1.找到合适的特征，举个栗子，例如题主的年龄估计，可以对图像进行预处理二值化(对图像分类这步很重要), 之后取横向的线的数目作为一个特征(纯属猜测，不确定这个特征是否有效),把很多个特征组成一个特征向量2.选择合适的分类器，常用的分类器有SVM,LR,ANN等，对不同场景使用合适的分类器,上面有朋友提到LR，当然LR比较简单而且速度...
原创
2022-03-02 09:26:54
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本文利用SVM对UCI的IRIS数据进行了分类预测。实验环境是Pycharm python3。实验中出现的调试问题见最后。1.获取数据首先是数据集，采用UCI的鸢尾花数据集编辑我们点击Data Folder，显示如下编辑这个iris.data就是我们需要的数据了。点击进去，会在网页中显示数据。数据长这个样子。编辑我们将数据复制下来，保存成一个txt文件。2.编写代码在有了数据之后我们就可以开始我们
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2023-11-25 11:01:00
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