前言
前面介绍了SVM的基本概念和一般操作步骤,若如不理解请参考:
[机器学习]机器学习笔记整理08- SVM算法原理及实现
下面来介绍一下,利用SVM进行图像识别.
图像识别
人脸识别是一项实用的技术。但是这种技术总是感觉非常神秘,在sklearn中看到了人脸识别的example,代码网址如下:
http://scikit-learn.org/0.13/auto_examples/applications/face_recognition.html#example-applications-face-recognition-py
首先介绍一些PCA和SVM的功能,PCA叫做主元分析,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。
PCA降维
PCA 主要 用于数据降维,对于一系列例子的特征组成的多维向量,多维向量里的某些元素本身没有区分性,比如某个元素在所有的例子中都为1,或者与1差距不大,那么这个元素本身就没有区分性,用它做特征来区分,贡献会非常