前言：本文大水文一篇，大神请绕道。在正文之前，首先假设读者都已经了解SVM（即支持向量机）模型。 1. introduction libsvm是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)教授于2001年开发的一套支持向量机的工具包，可以很方便地对数据进行分类或者回归分析。使用时，只需要把训练数据按照它的格式打包，然后直接喂进去训练即可。我这里的数据是保存在mat文件的，数据怎么导入这里略去不说（
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2024-03-27 05:35:12
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opencv3.0和2.4的SVM接口有不同，基本可以按照以下的格式来执行： ml::SVM::Params params;
params.svmType = ml::SVM::C_SVC;
params.kernelType = ml::SVM::POLY;
params.gamma = 3;
Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::create(params);
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2024-07-26 16:40:13
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这篇是我暂时学的教程里的所有东西了，我也都加上了我的理解。但SVM是门学问，还要继续学的更深一点
SVM分类器里面的东西好多呀，碾压前两个。怪不得称之为深度学习出现之前表现最好的算法。 今天学到的也应该只是冰山一角，懂了SVM的一些原理。还得继续深入学习理解呢。 一些关键词：&nb
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2023-11-28 21:16:52
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一、实验目的和内容（一）实验目的 1、熟悉支持向量机SVM(Support Vector Machine)模型分类算法的使用。 2、用svm-train中提供的代码框架（填入SVM分类器代码）用train.data训练数据提供的矩阵来训练参数得到训练模型model,利用libsvm进行模型的训练，分类预测等。 &nb
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2024-05-23 16:24:53
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目录1.软件版本2.核心代码3.操作步骤与仿真结论4.参考文献5.完整源码获得方式1.软件版
原创
2022-10-10 15:22:24
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SVM本身是一个二值分类器，SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。1、直接法：直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单，但其计算复杂度比较高，实现起来比较困难，只适合用于小型问题中。以Weston在提出的多值分类算法为代表，在经典SVM理论的基础上重新构造多值分
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2024-01-31 11:27:29
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先暂时把opencv3的具有参考价值的文章放一下： 1、主要参考这个文章，但是他的是opencv2
原创
2021-07-29 14:05:41
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https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/68067098
原创
2021-08-10 15:43:46
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摘要：支持向量机（SVM）已经成为一种非常受欢迎的算法。本文主要阐述了SVM是如何进行工作的，同时也给出了使用Python Scikits库的几个示例。SVM作为一种训练机器学习的算法，可以用于解决分类和回归问题，还使用了kernel trick技术进行数据的转换，再根据转换信息在可能的输出之中找到一个最优的边界。【CSDN报道】支持向量机（Support Vector Machine）已经成为一
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2015-01-06 20:16:00
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支持向量机（SVM）中最核心的是什么？个人理解就是前4个字——“支持向量”，一旦在两类或多累样本集中定位到某些特定的点作为支持向量，就可以依据这些支持向量计算出来分类超平面，再依据超平面对类别进行归类划分就是水到渠成的事了。有必要回顾一下什么是支持向量机中的支持向量。上图中需要对红色和蓝色的两类训练样本进行区分，实现绿线是决策面（超平面），最靠近决策面的2个实心红色样本和1个实心蓝色样本分别是两类
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2016-11-02 21:55:00
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正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，使用时上下左右都去掉16个像素，截取中间的64*128大小的人体。负样本是从不包含人体的图片中随机裁取的，大小同样是64*128(从完全不包含人体的图片中随机剪裁出64*128大小的用于人体检测的负样本)。
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2013-11-14 21:07:00
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上篇博客写了如何利用svm训练自己的模型，用于识别数字，这片博客就是加载模型，然后测试模型到底怎样，正确率高不高。 识别的结果就在这句话中，这句代码的意思是将检测的图片的标签返回回来，结果保存在response中，可以对response进行操作检测自己的模型准确率 int response = (int)svm->predict(p);#include <stdio.h...
原创
2021-07-29 11:41:29
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在人脸检测中，我们一般利用训练好的XML文件去预测图像中是否存在人脸，那么XML文件是如何得到的，按照人脸的XML文件，它应该是提取样本的Haar特征，利用某个机器学习方法，最终得到的。本文主要讨论如何得到自己的XML文件。 在机器学习中，首先应该是采集样本，然后提取他们的特征，本人主要利用
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2023-06-09 04:30:19
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这个是一个windows上使用的利用Opencv里面svm算法进行多分类的图像分类模型训练，训练的模型支持C++,C#,python
原创
2024-10-23 15:26:47
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（一）SVM的背景简单介绍支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势，并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和...
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2015-06-07 21:18:00
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现简单对屏幕回显信息进行说明：#iter为迭代次数，nu与前面的操作参数-n nu相同，obj为SVM文件转换为的二次规划求解得到的最小值，rho为判决函数的常数项b，nSV为支
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2023-02-27 17:20:34
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SVM的理论知识见 SVM的一些总结与认识 --入门级 之前一直以为，用SVM做多分类，不就是用多个SVM分类么，请形状类似于一个二叉树，如下： 即，将所有样本当作输入，其中在训练第一个分类器SVM_1的时候，其正样本为属于类别1的样本，其负样本为剩余的其他所有样本，这就称为 一对其余法，这样做虽然训练的时间从道理上来讲是相对较快的，但是它会带来一系列的问题： 1. 有可能有一个样本在
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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import numpy as npX = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])y = np.array([1, 1, 2, 2])from sklearn.s、
原创
2022-07-19 11:50:09
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