svm

最新推荐文章于 2023-03-09 00:30:00 发布
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honeye
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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 9318
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...
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