例程:class_overlap_svm.hdev 说明:这个例程展示了如何用一个支持向量机来给一幅二维的图像进行分类。使用二维数据的原因是因为它可以很容易地联想成为区域和图像。本例程中使用了三个互相重叠的类(由二维平面三个不同颜色的像素点集组成)。三类不同颜色的像素点作为样本,将那些样本代入 ...
例程:classify halogen bulbs.hdev 在Halcon中模式匹配最成熟最常用的方式该署支持向量机了,在本例程中展示了使用支持向量机对卤素灯的质量检测方法。通过这个案例,相信大家可以对支持向量机的使用有一个更加清晰的了解。在相当多的检测和识别的应用中,都可以使用相同的方法来解决分类问题。 图 . 卤素灯图像 大致原理: 一 准备阶段:描述样本 . 准备好两组卤素灯图像样本,好坏 ...
2014-05-04 20:11 2 4939 推荐指数:
例程:class_overlap_svm.hdev 说明:这个例程展示了如何用一个支持向量机来给一幅二维的图像进行分类。使用二维数据的原因是因为它可以很容易地联想成为区域和图像。本例程中使用了三个互相重叠的类(由二维平面三个不同颜色的像素点集组成)。三类不同颜色的像素点作为样本,将那些样本代入 ...
支持向量机(Support Vector Machine, SVM) 考虑logistic回归,对于$y=1$的数据,我们希望其$h_\theta(x) \approx 1$,相应的$\theta^Tx \gg 0$; 对于$y=0$的数据,我们希望$h_\theta(x) \approx ...
什么是支持向量机? 支持向量机有两个特色: 第一个是使用了Hinge Loss(折页损失函数、铰链损失函数) 另一个是最厉害的地方,有个kernel trick(核技巧) Hinge Loss+kernel trick就是支持向量机 机器学习三个步骤 思考二分类任务 ...
支持向量机 (Support Vector Machine) 是由Vapnik等人于1995年提出来的,之后随着统计理论的发展,支持向量机 SVM 也逐渐受到了各领域研究者的关注,在很短的时间就得到了很广泛的应用。支持向量机是被公认的比较优秀的分类模型。同时,在支持向量机的发展过程中,其理论 ...
前面已经对感知机和SVM进行了简要的概述,本节是SVM算法的实现过程用于辅助理解SVM算法的具体内容,然后借助sklearn对SVM工具包进行实现。 SVM算法的核心是SMO算法的实现,首先对SMO算法过程进行实现,先对一些辅助函数进行定义: 然后实现一个简化版 ...
对《Python与机器学习实战》一书阅读的记录,对于一些难以理解的地方查阅了资料辅以理解并补充和记录,重新梳理一下感知机和SVM的算法原理,加深记忆。 1.感知机 感知机的基本概念 感知机是运用梯度下降学习过程的最简单的机器学习算法之一,是神经网络和支持向量机的基础。具体提出 ...
支持向量机(Support vector machine, SVM)是一种二分类模型,是按有监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器。 支持向量机经常应用于模式识别问题,如人像识别、文本分类、手写识别、生物信息识别等领域。 1、支持向量机(SVM)的基本原理 SVM ...
摘要 本文对支持向量机做了简单介绍,并对线性可分支持向量分类机、线性支持向量分类机以及核函数做了详细介绍。 最近一直在看《机器学习实战》这本书,因为自己本身很想深入的了解机器学习算法,加之想学python,就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习,今天学习支持向量机 ...