分类预测 | Matlab实现RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积支持向量机分类预测
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2024-06-27 12:14:24
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回归预测 | Matlab实现RIME-CNN-SVM霜冰优化算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测
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2024-03-11 15:08:26
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2023-10-19 10:02:36
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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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ibus-rime
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2015-02-22 05:49:05
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2022-11-26 20:50:27
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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.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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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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废话不多说，相信看到这里的看客已经看过非常多配置文件的设置方法。可是问题还是没有解决。本文就具体记录一下我的解决方法吧。我的环境：mysql5.6+python2.7.3+MySQLdb1.2.41、桌面上右击 计算机，选择“管理”， 选择“服务和应用程序”---“服务”， 在里面找到MySQL56的服务。2、右击 MySQL服务，查看“属性”：往后拖一下，找到—default-file下图中画框
Rime输入法作为一款高度自定义的本地输入法，词库的配置尤为重要。1.Rime输入法词库格式Rime输入法的词库在用户配置文件夹下，是以.dict.yaml结尾的文件。2.Rime输入法词库如何调用Rime可以扩充很多词库，为了防止卡顿，词库在使用时通过递归调用的方法，首先我们定义一个总的词库，总词库的名称格式也为*.dict.yaml（名称根据自己定义，此处假设为myDict.dict.yaml
1、安装weasel-0.14.3.0-installer.exe
2、切换到weasel输入法 右键图标-用户文件夹
3、把~users/OneDrive\Rime文件夹中company或者zhujiawen文件夹中的所有文件复制过去
4、右键图标-重新部署即可
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2023-08-06 15:23:58
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SSA-CNN-SVM分类预测 | Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积支持向量机分类预
Lua 是一个小巧的脚本语言。是巴西里约热内卢天主教大学（Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro）里的一个研究小组，由Roberto Ierusalimschy、Waldemar Celes 和 Luiz Henrique de Figueiredo所组成并于1993年开发。 其设计目的是为了嵌入应用程序中，从而为应用程序提供灵活的扩展和定
上周简要介绍了一下AlexNet，这周来聊一聊RCNN。 2013年提出的RCNN结合了启发式的区域推荐（Select Search）、CNN特征提取器（AlexNet）和传统的图像分类器（SVM），在07-12年的VOC数据集上以压倒性的优势将旧霸主DPM远远甩在身后，详细数据可见原文（https://arxiv.org/abs/1311.2524）。 一、模型架构 如上图，RCNN的
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2024-08-12 12:14:33
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作为时代的分水岭，R-CNN利用了CNN提取特征的强大之处，同时利用了传统方法和机器学习的方法，最终达到了不错的效果。R-CNN大致分为以下四个步骤：候选区域生成；CNN特征提取；SVM分类；回归器特征box位置。流程图如下图所示：一、候选区域生成目标检测的核心就是分类classification+定位location，定位就是用矩形框选定目标物体。候选区域生成其实就是一个粗定位：得到一些大概率是
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2024-04-08 10:24:55
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