1 概述 基础的理论知识参考线性SVM与Softmax分类器。 代码实现环境：python3 2 数据处理 2.1 加载数据集 将原始数据集放入“data/cifar10/”文件夹下。 运行结果如下： 2.2 划分数据集 将加载好的数据集划分为训练集，验证集，以及测试集 ...

线性分类器： 首先给出一个非常非常简单的分类问题（线性可分），我们要用一条直线，将下图中黑色的点和白色的点分开，很显然，图上的这条直线就是我们要求的直线之一（可以有无数条这样的直线） 假如说，我们令黑色的点 = -1， 白色的点 = +1，直线f(x) = w.x + b ...

本文代码来之《数据分析与挖掘实战》，在此基础上补充完善了一下~ 代码是基于SVM的分类器Python实现，原文章节题目和code关系不大，或者说给出已处理好数据的方法缺失、源是图像数据更是不见踪影，一句话就是练习分类器（▼㉨▼メ） 源代码直接给好了K=30，就试了试怎么选的，挑选规则设定比较 ...

1 引入 上一篇介绍了图像分类问题。图像分类的任务，就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像。我们还介绍了k-Nearest Neighbor （k-NN）分类器，该分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较，来给测试图像打上分类标签。k-Nearest ...

　　我正在做一个关于SVM的小项目，在我执行验证SVM训练后的模型的时候，得到的report分数总是很高，无论是召回率（查全率）、精准度、还是f1-score都很高： 图1 分类器分数report 　　但是，对于训练的效果就非常差，差到连包含训练集的测试集都无法正确分类，如下图所示 ...

正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，使用时上下左右都去掉16个像素，截取中间的64*128大小的人体。 负样本是从不包含人体的图片中随机裁取的，大小同样是64*128(从完全不包含人体的图片中随机剪裁出64*128大小的用于人体检测的负样本)。 SVM使用 ...

有时我想：人为什么会喜新厌旧？难道不知新的总会变成旧的。又想：人为什么忽略过程只求结果？难道不知一切结果也都是虚幻的。人能把握的只有现在、此刻正在经历的点点滴滴。所以走路时千万不要忘记看风景，有时良辰 ...

快乐虾 http://blog.csdn.net/lights_joy/ 欢迎转载，但请保留作者信息 在opencv中支持SVM分类器。本文尝试在python中调用它。 和前面的贝叶斯分类器一样，SVM也遵循先训练再使用的方式。我们直接在贝叶斯分类器的測试代码上做简单改动 ...