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...
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2021-06-10 18:21:49
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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...
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2022-03-02 09:26:54
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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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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
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2019-12-17 10:31:00
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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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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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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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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
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2024-01-28 19:59:47
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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
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2023-06-21 20:37:19
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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-
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2021-09-08 10:15:56
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线性分类器： 首先给出一个非常非常简单的分类问题（线性可分），我们要用一条直线，将下图中黑色的点和白色的点分开，很显然，图上的这条直线就是我们要求的直线之一（可以有无数条这样的直线） 假如说，我们令黑色的点 = -1， 白色的点 = +1，直线f(x) = w.x + b，这儿的x、w是向量，其实写成这种
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2023-05-31 11:28:54
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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
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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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, -...
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2022-05-19 21:25:27
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import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom
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2022-10-13 09:42:01
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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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基于SMO算法的SVM分类器--python实现第一部分 Python代码第二部分 1000条二维数据测试 完整代码及数据见：https://github.com/ledetest/SMO 第一部分 Python代码数据格式与libsvm官网数据一致 数据格式： [label] [index]:[value] … 运行参数说明：train_datafile_name：训练数据路径 Test_d
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2024-07-31 13:29:05
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支持向量机SVM是从线性可分情况下的最优分类面提出的。所谓最优分类，就是要求分类线不但能够将两类无错误的分开，而且两类之间的分类间隔最大，前者是保证经验风险最小（为0），而通过后面的讨论我们看到，使分类间隔最大实际上就是使得推广性中的置信范围最小。推广到高维空间，最优分类线就成为最优分类面。 支持向...
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2021-07-16 15:02:32
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输入数据集，分析数据维度，可以看到共有0,1,2,3四个类别。import pandas as pddf=pd.DataFrame({‘math’:[98,78,54,89,24,60,98,44,96,90],‘english’:[92,56,90,57,46,75,76,87,91,88],‘chinese’:[95,69,91,52,60,80,78,81,96,82],‘rank’:[0...
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2021-06-10 17:30:13
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输入数据集，分析数据维度，可以看到共有0,1,2,3四个类别。import pandas as pddf=pd.DataFrame({‘math’:[98,78,54,89,24,60,98,44,96,90],‘english’:[92,56,90,57,46,75,76,87,91,88],‘
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2022-03-01 10:24:46
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