svm

最新推荐文章于 2025-05-31 16:59:41 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/diyigechengxu/p/10690011.html
本文深入探讨了支持向量机(SVM)处理多分类问题的两种主要策略：一对一和一对多方法。详细介绍了如何通过设计多个二分类SVM解决多分类任务，包括线性不可分情况下的核技巧应用，以及通过引入松弛变量优化分类边界。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

原文链接： https://blog.youkuaiyun.com/yehui_qy/article/details/53217763?locationNum=6&fps=1

 

SVM原理： http://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine
SVM是两类分类器；对于k类的多分类问题的处理方式如下

设计k个SVM两类分类器；
设计两两k(k-1)/2个SVM两类分类器。
在线性方程后加高阶项：采用一次优化求解解决问题。对于每一类，设计w_i与b_i，约束真实类别对应的w_i x + b_i大于其他类别的w_i x + b_i进行训练，求解目标是所有w_i的范数之和最小，也可以引入 样本数乘以类别数 个松驰变量

转载于:https://www.cnblogs.com/diyigechengxu/p/10690011.html

opencv SVM
weixin_54721788的博客
02-25 3244
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
kong
02-13 8517
SVM SVM：Support Vector Machine 中文名：支持向量机 学习模型 有监督学习：需要事先对数据打上分类标签，这样机器就知道数据属于哪一类。 无监督学习：数据没有打上分类标签，有可能因为不具备先验知识，或打标签的成本很高，需要机器代替我们部分完成改工作，比如将数据进行聚类，方便后人工对每个类进行分析。 SVM 是有监督的学习模型：可以进行模式识别、分类以及回归分析。 SV...
SVM通俗详解
热门推荐
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 9321
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 2876
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 2470
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hog+SVM
lamanchas的博客
12-01 7657
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。
svm原理及实验
2303_79538579的博客
05-31 1682
支持向量机（support vector machines，SVM）是一种二分类模型，它将实例的特征向量映射为空间中的一些点，SVM 的目的就是想要画出一条线，以 “最好地” 区分这两类点，以至如果以后有了新的点，这条线也能做出很好的分类。SVM 适合中小型数据样本、非线性、高维的分类问题。
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...
root-minuit-6.30.08-1.el8.tar.gz
08-17
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
rpminspect-data-generic-2.0-1.el8.tar.gz
08-17
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
系统镜像（Incomplete）
08-17
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