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
转载
2017-04-25 15:42:00
531阅读
2评论
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
转载
2024-08-09 11:50:17
90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
445阅读
点赞
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
284阅读
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
转载
2023-11-28 21:16:52
7阅读
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
转载
2024-05-29 20:25:34
98阅读
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
转载
2024-04-16 10:36:29
91阅读
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
转载
2024-03-27 12:33:28
416阅读
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
转载
2024-04-13 08:29:05
83阅读
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
转载
2024-04-16 10:20:57
54阅读
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(
转载
2024-08-04 10:46:18
16阅读
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
转载
2024-04-16 10:22:27
87阅读
感知机 要理解svm，首先要先讲一下感知机（Perceptron），感知机是线性分类器，他的目标就是通过寻找超平面实现对样本的分类；对于二维世界，就是找到一条线，三维世界就是找到一个面，多维世界就是要找到一个线性表达式，或者说线性方程: f(x) = ΣθiXi 表达式为0，就是超平面，用来做分界线
转载
2019-12-17 10:31:00
353阅读
2评论
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
转载
2023-07-12 22:04:30
166阅读
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
转载
2024-03-21 21:37:08
82阅读
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 ...
转载
2021-11-03 21:53:00
413阅读
2评论
支持向量机：将不同类样本在样本空间进行分割，得出一个间隔最大超平面。调用OpenCV中SVM分类器流程如下：1）建立训练样本注意：CvSVM的train函数要求训练样本存储在float类型的Mat结构中，故需将训练数据存储为符合条件的Mat变量中。2）设置SVM分类器参数注意：此处主要涉及到SVM分类器相关参数设置。下面是自己对SVM分类器相关参数总结。 参数介绍 degree:内核函数
转载
2024-01-28 19:59:47
49阅读
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
170阅读
1评论
作者丨FlyEgle编辑丨极市平台导读本系列主要探究哪些模型trick和数据的方法可以大幅度让你的分类性能更上一层楼，本篇主要讲解了对于大的BatchSize下训练分类模型以及张航的Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks中的一些方法以及自己实际使用的一些trick。 一、前言如何提
转载
2024-07-18 20:40:15
88阅读
这是我自己实现的SVM多分类器的Github代码,有需要自取。这是MATLAB版本的实现，以后会更新python版本的实现https://github.com/yingdajun/SVM-
原创
2021-09-08 10:15:56
2101阅读
