1.SVM讲解新闻分类案例SVM是一个很复杂的算法，不是一篇博文就能够讲完的，所以此篇的定位是初学者能够接受的程度，并且讲的都是SVM的一种思想，通过此篇能够使读着会使用SVM就行，具体SVM的推导过程有一篇博文是讲得非常细的，具体链接我放到最后面，供大家参考。1.1支持向量机(SVM)的由来首先我们先来看一个3维的平面方程：Ax+By+Cz+D=0
这就是我们中学所学的，从这个方程我们可以推导出
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2023-10-09 19:44:33
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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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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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前言有些算法书写的很白痴，或者翻译的很白痴。我一
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2021-09-08 10:19:57
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SVM支持向量机是建立于统计学习理论上的一种分类算法，适合与处理具备高维特征的数据集。SVM算法的数学原理相对比较复杂，好在由于SVM算法的研究与应用如此火爆，CSDN博客里也有大量的好文章对此进行分析，下面给出几个本人认为讲解的相当不错的：支持向量机通俗导论（理解SVM的3层境界）：JULY大牛讲的是如此详细，由浅入深层层推进，以至于关于SVM的原理，我一个字都不想写了。。强烈推荐。SVN原理比
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2024-02-25 07:26:05
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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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2014-06-04 10:09:00
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支持向量机算法（SVM）实战支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用于分类和回归问题的经典机器学习算法。SVM基于间隔最大化的思想来进行分类，即找到一个分类边界，使得不同类别的数据点到该分类边界的距离最大化。这个分类边界被称为“决策边界”或“超平面”。在本文中，使用Python和sklearn库来训练一个SVM分类器，并对鸢尾花数据集进行分类。加载数据集首先需要
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2024-05-14 11:59:46
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看《机器学习（西瓜书）》可以理解SVM的推导过程，重点是看附录理解“对偶问题”，以及核函数的定义。SVM的代码主要是SMO算法的实现，主要参考《统计学习方法》，即如何选择pair进行优化，收敛后即可得到α、w、b代码：# _*_ coding:utf-8 _*_
from numpy import *
def loadDataSet(filename): #读取数据
dataMat=[]
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2023-09-22 12:40:51
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志简介SVM(Support Vector Machine)名为支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。相关概念分类器：分类器就是给定一个样本的数据，判定这个样本属于哪个类别。例如在天气预测中，我们认为晚上能看
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原创
2022-12-08 10:23:53
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2023-09-21 08:58:37
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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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2024-08-09 11:50:17
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2023-03-12 15:17:00
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2023-05-11 09:03:49
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什么是KNN算法!在这里插入图片描述(https://s2.51cto.com/images/blog/202210/15131607_634a4217cb7a446668.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_30,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmF
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2022-10-15 13:22:44
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SMO算法 SVM(3) 利用SMO算法解决这个问题： SMO算法的基本思路 ： SMO算法是一种启发式的算法（别管启发式这个术语， 感兴趣可了解）， 如果所有变量的解都满足最优化的KKT条件， 那么最优化问题就得到了。 每次只优化两个 , 将问题转化成很多个 二次规划 的子问题， 直到所有的解都满
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2021-08-06 09:54:20
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关键字(keywords)：SVM支持向量机 SMO算法 实现机器学习 假设对SVM原理不是非常懂的，能够先看一下入门的视频，对帮助理解非常实用的，然后再深入一点能够看看这几篇入门文章，作者写得挺具体，看完以后SVM的基础就了解得差点儿相同了，再然后买本《支持向量机导论》作者是Nello Crist...
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2014-12-25 10:02:00
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文章目录一、直方图1. 原理描述2. 代码3. 结果二、直方图均衡化1. 原理描述2. 代码3. 结果三、高斯滤波1. 原理描述2. 代码3. 结果 一、直方图1. 原理描述直方图是可以对整幅图的灰度分布进行整体了解的图示，通过直方图我们可以对图像的对比度、亮度和灰度分布等有一个直观了解。 图像的直方图用来表征该图像像素值的分布情况。用一定数目的小区间（bin）来指定表征像素值的范围，每个小区间
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2023-09-28 11:36:35
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加法加法运算是指将两幅原始图像对应位置处两个像素的灰度值相加得到一个新的灰度值，作为结果图像对应位置处像素的灰度值。设两个像素为p和q，则加法运算可表示为： 式中：f(x)为像素x的灰度值。 注意：由于图像像素的灰度值范围为[0,255]，因此，相加结果如果大于255，则取255。def add(img1,img2):
H1, W1, C1 = img1.shape
# H2, W
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2023-06-09 16:15:58
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二、SVM的求解过程1、对问题的简单求解其实上一章中的结果，已经是一个可求解的问题了，因为现在的目标函数是二次的，约束条件是线性的，所以它是一个凸二次规划问题，只要通过现成的QP包就能解决这个二次规划问题。 2、求解方式转换由于这个结构具有特殊性，所以可以通过拉格朗日的对偶性（ Lagrange Duality），将原问题转到对偶问题进行优化（两者等价）。 这样是有两个优点：一是对偶问题更容易求
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2024-07-02 15:20:19
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