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最新推荐文章于 2023-03-09 00:30:00 发布
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opencv SVM
weixin_54721788的博客
02-25 3241
官方文档的源代码 #include <iostream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/ml.hpp> using namespace cv; using namespace cv::ml; u
线性SVM
xuxuxuxuri的博客
08-11 6940
本人写的第一篇博客，心中不免忐忑。断断续续学习了SVM算法，发现还是比较抽象难懂。背后的数学推导涉及了许多高深的数学知识，有些还是没要搞懂。有些太难的部分本人觉得没必要都搞懂，毕竟我们不是专门学数学的，只要会拿来用就行了。本篇介绍了线性SVM的简单推导，是SVM的入门级知识。文中有论述不清楚或者错误的地方还请批评指正。
SVM
zsjmfy的专栏
03-15 1542
思想：建立在VC维理论和结构风险最小原理基础上，根据有限样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷，希望得到最好的泛化能力。 VC维：对函数类的一种度量，可以理解为问题的复杂程度。 结构风险最小：引入泛化误差界的概念。真实风险由经验风险（分类器在给定样本上的误差）和执行风险（代表我们在多大程度上可以信任分类器在未知样本上分类的结果）组成。 svm特点：在小样本、非线性、高维模式识别中有优
SVM通俗详解
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WGS.
07-08 9万+
SVM，英文全称为 Support Vector Machine，中文名为支持向量机，由数学家Vapnik等人早在1963年提出。在深度学习兴起之前，SVM一度风光无限，是机器学习近几十年来最为经典的，也是最受欢迎的分类方法之一。 1 SVM与“三八线” 不少人在初识SVM时会感觉到高深难懂。现在，就从你我熟知的“三八线”来走进SVM的思想内涵。 回忆下小时候，同桌同学经常会用粉笔或是小刀在课桌中间划一条“三八线”将课桌一分为二。大家约定好每个人只能在自己的那半课桌领域活动，谁也不能越界，越界是小猪、小狗。
SVM简介
W_H_M_2018的博客
04-09 9317
SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。 SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。 扩展： 支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。 当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机，又称为硬间隔支持向量机； 当...
SVM算法
优快云XXCQ的博客
03-09 2870
需要注意的是，在实际应用中，我们可能会遇到非线性可分的情况，此时可以通过核函数将数据映射到高维空间，使得数据在该空间中线性可分。它的核心思想是最大化分类边界的间隔，并利用支持向量来确定最优的超平面，从而实现高效的分类。以上就是SVM算法的公式推导过程，通过最大化支持向量到分类超平面的距离，SVM算法可以在高维空间中寻找最优的分类超平面，从而实现对数据的分类。寻找最优的超平面：在给定的训练数据中，SVM算法会寻找一个最优的超平面，使得将数据分为两个类别的间隔最大化。通过求解上述对偶问题，我们可以得到最优的。
SVM模型
qq_51934529的博客
09-01 2465
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hog+SVM
lamanchas的博客
12-01 7656
OpenCV+python计算机视觉图像处理_哔哩哔哩_bilibili 目录 HOG（梯度直方图） 应用场景 HOG 基本概念 模块划分 计算模块的梯度和方向， bin投影， 各个模块的hog如何计算 cell的复用？ svm的判决image 小狮子识别：SVM+HOG 样本 样本准备 hog+SVM 代码 HOG（梯度直方图） 应用场景 主要是将这种方法应用在静态图像中的行人检测上，但在后来，他们也将其应用在电影和视频中的行人检测，以及静态图像中的车辆和常见动物的检测。
QPSO-SVM、PSO-SVM、SVM分类预测对比（Matlab完整源码和数据)
11-15
QPSO-SVM（量子粒子群优化支持向量机）、PSO-SVM（粒子群优化支持向量机）、SVM（支持向量机）分类预测对比（Matlab完整源码和数据) 应用于支持向量机进行分类，并对比改进算法与标准粒子群算法的预测性能，结果...
matlab_GA-SVM预测_GA_SVM_GA-SVM_matlab_SVM_
09-28
标题中的"matlab_GA-SVM预测_GA_SVM_GA-SVM_matlab_SVM_"表明这是一个关于使用MATLAB实现遗传算法（GA）优化的支持向量机（SVM）预测模型的项目。在这个项目中，GA被用来寻找SVM的最佳参数，以提高模型的预测性能。 ...
psosvm_psosvm_PSOSVM预测_；预测_
10-03
标题“psosvm_psosvm_PSOSVM预测_；预测_”指的是使用粒子群优化算法（PSO）优化支持向量机（SVM）进行预测的一种方法。在这个程序中，PSO被用来寻找SVM模型的最佳参数，以提高分类或回归任务的性能。 **PSO（粒子...
电动汽车充电机：900W1Kw双管正激可调电源充电机的设计与实现 · PCB设计
08-08
900W或1Kw，20V-90V 10A双管正激可调电源充电机的研发过程和技术细节。涵盖了硬件设计（如PCB设计、磁性器件选择）、软件实现（如程序代码、保护功能）、通讯功能（如RS232隔离通讯）以及散热设计等方面。此外，还提供了详细的PCB图、程序代码、BOM清单、磁性器件和散热片规格书等源文件，旨在帮助用户快速投入生产。 适合人群：从事电动汽车充电设备研发的技术人员、电子工程师及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高效、稳定的充电解决方案的企业和个人开发者。目标是通过详细的技术解析，帮助用户理解和掌握双管正激充电机的设计与实现方法，从而应用于实际产品开发。 其他说明：文中不仅提供了理论知识，还包括具体的实现案例和源文件下载链接，便于读者深入研究和实践。
【人工智能与机器学习】项目介绍 Python实现基于POA-BP鹈鹕优化算法（POA）优化反向传播神经网络（BP）进行多特征分类预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
08-08
内容概要：本文详细介绍了基于Python实现的POA-BP（鹈鹕优化算法优化反向传播神经网络）多特征分类预测项目。项目旨在通过融合POA和BP神经网络，解决传统BP训练中易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，从而提升多特征分类预测的精度和效率。POA算法通过模拟鹈鹕捕食行为，增强了全局搜索能力，提高了模型对高维复杂数据的适应性和鲁棒性。项目涵盖输入数据预处理、POA优化模块、BP神经网络训练模块及预测评估模块，提供了完整的算法实现框架和部分示例代码。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对机器学习和神经网络有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：① 提升多特征分类预测精度，减少误分类率；② 加速神经网络训练过程，缩短训练时间；③ 克服传统BP训练局限，提高模型稳定性和泛化能力；④ 支持多领域实际应用需求，如金融风险评估、医疗诊断、图像识别等。 其他说明：项目背景强调了新型群智能算法与经典神经网络结合的重要性，为智能化多特征分类提供了坚实的技术基础。通过模块化设计，实现了POA与BP的有效融合，确保代码结构清晰且便于维护。此外，项目还提供了详细的代码示例，帮助读者更好地理解和实践POA-BP算法。
充电桩上位机：全自动报文分析与快慢充智能监控技术解析 快慢充
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08-08
充电桩上位机的全自动报文分析功能及其对快充和慢充的支持。文章首先从技术实现角度深入剖析了上位机的工作机制，涵盖技术架构、算法流程和关键代码实现。接着，通过实际开发经验和案例展示了上位机在报文分析中的应用。此外，还从用户体验和技术决策两个角度分别探讨了上位机的功能特点和选择依据，帮助读者全面理解这一技术。 适合人群：对充电桩技术感兴趣的工程师、产品经理及初学者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解充电桩上位机工作原理、开发过程及应用场景的专业人士。目标是让读者掌握上位机的关键技术和设计理念，提升相关领域的技术水平。 其他说明：文章不仅提供了技术实现的详细讲解，还包括了丰富的图表和代码片段，便于读者更好地理解和实践。
Simulink If：支持DBC与硬件信号导入自动生成模型及代码的技术解析
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内容概要：本文介绍了Simulink If这款强大工具的功能及其应用。Simulink If不仅支持DBC（数据库容器）文件的自动导入以生成模型和代码，而且兼容ASW（应用软件组件）和BSW（基础软件组件），同时支持硬件信号的导入来创建模型和生成代码。文中详细讲解了这两个主要功能的具体实现方法，并附有Matlab代码片段作为示例，展示了从读取DBC文件或硬件信号到最终生成模型和代码的完整流程。 适用人群：对汽车电子系统开发感兴趣的研发人员和技术爱好者，尤其是那些需要频繁处理DBC文件以及进行硬件接口编程的人士。 使用场景及目标：适用于汽车电子领域的项目开发过程中，当涉及到基于DBC定义的消息通信或者需要快速建立硬件交互原型时，利用Simulink If可以显著提高工作效率，简化开发步骤，缩短产品上市时间。 其他说明：Simulink If的应用有助于提升开发者对于复杂系统的理解和掌控能力，促进团队协作，确保项目的顺利推进。
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