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原创 谁都能学会的SVM（支持向量机）分类器（一）超平面篇
谁都能学会的SVM（支持向量机）分类器（一）超平面篇 机器学习领域问题实现模式一般为特征+分类器，SVM分类器在机器学习分类器领域地位举足轻重。 SVM擅长解决什么类型的问题呢？ １．小样本 ２．非线性(松弛变量、核函数为SVM精髓) ３．高维模式识别（例如文本分类） 从感知机开始，引入超平面的概念 n 维空间中的超平面由下面的方程确定: wTx+b=0 w^Tx+b=0 wTx+b=0其中，w和x都是n维列向量，x 为平面上的点，w 为平面上的法向量，决定了超平面的方向，b 是一个实数，代表超平面到原点的
2020-11-08 14:10:03
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原创 比较两种对图像进行指定角度旋转的算法（批量操作）
比较两种视频按帧数截取图片的算法（python） 第一种用了python的3个库函数 1.open cv 2.argparse 3.os 其效果如下： 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客： 全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验； 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，Markdown 将代...
2020-03-14 20:50:48
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空空如也
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