支持向量机(SVM)-简介
如果我们有两个数据,要让你画一根直线你需要怎么划分他们呢? 上面画了三根直线来划分它,那如果是高纬度呢? 怎么用高于三个维度的 超维度平面来区分这些呢? ...
OpenCV实战4： HOG+SVM实现行人检测
目前基于机器学习方法的行人检测的主流特征描述子之一是HOG（Histogram of Oriented Gradient, 方向梯度直方图）。HOG特征是用于目标检测的特征描述子,它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征，用这些特征描述原始图像。 HOG的核心思想是...
HOG+SVM训练时报错 OpenCV Error: Assertion failed
在HOG+SVM图片训练时，经常会看到一种报错信息：OpenCV Error: Assertion failed (checkDetectorSize()) in cv::HOGDescriptor::setSVMDetector, file C:\builds\master_PackSlave-w...
独家 | 25道SVM题目，测一测你的基础如何?（附资源）
翻译：张逸校对：韩海畴本文共3163字，建议阅读8分钟。本测试共25道题，帮助你检验对SVM原理和应用的掌握程度。介绍在某种意义上，你可以把机器学习算法看作有很多刀剑的军械库。里边有各种各样的工具，你要做的，就是得学会在对的时间使用对的工具。举个例子，如果把“回归”看作是一把剑，它可以轻松地将一部分...
SVM中的Dual
在之前关于 support vector 的推导中，我们提到了 dual ，这里再来补充一点相关的知识。这套理论不仅适用于 SVM 的优化问题，而是对于所有带约束的优化问题都适用的，是优化理论中的一个重要部分。简单来说，对于任意一个带约束的优化都可以写成这样的形式：mins.t.f0(x)fi(x)...
关于支持向量机(SVM)的高斯核和惩罚因子C的理解（简单易懂）
跟小伙伴探讨了支持向量机(Support Vector Machine, SVM)，不自觉地就将话题拉向了高斯核函数和惩罚因子C。本文用简单易懂的形式呈现了自己对于高斯核函数和惩罚因子C的理解。 为什么说高斯核对应的映射函数将原始特征空间映射成了无限维空间？高斯核函数的参数σσ如何选择？惩罚因子C的...
机器学习人工智能算法——支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
首先，我们先来了解一下什么是支持向量机（Support Vector Machine, SVM），我们使用SVM既可以解决分类问题，也可以解决回归问题，本篇文章我们主要讲SVM在分类问题中的应用，在后续文章分享中会讲解如何将SVM用于回归问题。 大家可以看上图，是一个二维特征平面，上面...
R语言 SVM（线性可分、线性不可分、多分类）
关注微信公共号：小程在线关注CSDN博客：程志伟的博客R版本：3.6.1setwd('G:\\R语言\\大三下半年\\数据挖掘：R语言实战\\')> library("e1071", lib.loc="H:/Program Files/R/R-3.6.1/library")Warning me...
SVM的升维解决线性不可分
很多的情况下样本是线性不可分的，这时可以通过升维的方法来解决。假设在数轴上给出一些数据，其中[-2,2]区间内的点被标记为分类1，其余的被标记为分类0，这时用一个分段函数是不能顺利的分类的，这时可以构造一个函数，让其在[-2,2]的区间内这个函数大于0，而其他的部分小于0，例如： f(x)={10−...
FPGA 上使用 SVM 进行图像处理
SVM简介 面部识别是一个经常讨论的计算机科学话题，并且由于计算机处理能力的指数级增长而成为人们高度关注的话题。面部识别在机器人、生物安全和汽车工业等许多领域都有广泛的应用，涉及对输入图像应用数学算法，提取不同的特征，表明所提供的图片中是否存在人脸。方向梯度直方图（HOG）是一种传统算法，用于...
SVM用于多类分类
SVM用于多类分类svm本身是一种典型的二分类器，那如何处理现实中的多分类问题呢？常用的有三种方法：一、一对多也就是“一对其余”（One-against-All） 的方式，就是每次仍然解一个两类分类的问题。这样对于n个样本会得到n个分类器。但是这种方式可能会出现分类重叠现象或者不可分类现象而且由于“...
粒子群算法优化支持向量机回归分析，PSO-SVM回归分析
目录 背影 支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 粒子群算法原理 SVM应用实例，粒子群算法优化支持向量机回归分析，PSO-SVM回归分析 代码 结果分析 展望 完整代码：粒子群算法优化支持向量机回归分析，PSO-SVM回归分析（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https:/...
sklearn.svm.SVC 支持向量机参数详解
用法如下：class sklearn.svm.SVC(*, C=1.0, kernel=\'rbf\', degree=3, gamma=\'scale\', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0.001, cache_size=20...
解密SVM系列（五）：matlab下libsvm的简单使用：分类与回归
本节简介一下libsvm的用法。关于libsvm似乎以前使用过。那个时候主要用libsvm进行简单的人脸识别实验。当时还翻译过关于libsvm里面的...
【MATLAB】tvf_emd_ MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法
有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~ 1 基本定义 TVF-EMD_MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法是一种结合了变分模态分解（TVF-EMD）、多尺度特征提取（MFE）、聚类后展开支持向量机（SVM）和长短期记忆神经网络（LSTM）的复杂预测方法。下面是对...
9、支持向量机（support vector machines，SVM）算法——监督、分类/回归
支持向量机（support vector machines，SVM）算法——监督、分类/回归 1、支持向量机（support vector machines，SVM）算法支持向量机算法是由Vapnik等人于1955年提出来的，在人脸识别、文本分类等模式识...
SVM(一)-线性支持向量机详解(附代码)
线性支持向量机 SVM（Support Vector Machine）是数据挖掘中常用的分类算法。事实上，在2012年深度学*算法提出之前，SVM一直被认为是机器学*领域*几十年来最成功的算法。SVM的难度相较于其他分类算法要高一些儿，特别是涉及到的数学知识比较多，不过不要害怕，本文尽量把...
PCA+SVM实现ORL/Yale人脸库识别
PCA+SVM，机器学习，人脸识别 基于子空间人脸识别算法的基本流程读取人脸图片数据库的图像及标签，并进行灰度化处理；...
机器学习--支持向量机 （SVM）算法的原理及优缺点
一、支持向量机 （SVM）算法的原理支持向量机（Support Vector Machine，常简称为SVM）是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。它...
SVM原理以及Tensorflow 实现SVM分类(附代码)
支持向量机是在所有知名的数据挖掘算法中最健壮，最准确的方法之一，它属于二分类算法，可以支持线性和非线性的分类。发展到今天，S...