初次是根据“支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)”对SVM有了简单的了解。总的来说其主要的思想可以概括为以下两点(也是别人的总结) 1、SVM是对二分类问题在线性可分的情况下提出的,当样本线性不可分时,它通过非线性的映射算法,将在低维空间线性不可分的样本映射到高维的特征空间使其线性可分 ...
KNN也能实现数字识别但需要保留所有的训练样本,支持向量机只需要保留支持向量就可以达到类似的效果 支持向量机本质上是一个二分类器 代码如下: 结果如下: 除此外要有公式推导 ...
2018-05-05 10:59 0 1575 推荐指数:
初次是根据“支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)”对SVM有了简单的了解。总的来说其主要的思想可以概括为以下两点(也是别人的总结) 1、SVM是对二分类问题在线性可分的情况下提出的,当样本线性不可分时,它通过非线性的映射算法,将在低维空间线性不可分的样本映射到高维的特征空间使其线性可分 ...
...
有关核函数,不想多介绍,参考:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 这里简单说明下,以下图二分类为例子,显然线性不可分, ...
参考了秋风细雨的文章:http://blog.csdn.net/candyforever/article/details/8564746 花了点时间编写出了程序,先看看效果吧。 识别效果大概都能正确。 好了,开始正题: 因为本程序是提取HOG特征,使用SVM进行分类的,所以大概了解 ...
本次的任务是进行人脸识别。 对于本次课程中出现的两个概念:SVM和核函数。 数据挖掘的本质是进行数据分类、提取、分析。那么本次的SVM,其本质也是一种对类别的划分。在之前的类别中,可以在二维平面找到一个相应的直线进行分割,实现了类划分。当二维空间上,无法找到这样一个线性维度进行分割 ...
程序中采用的数据集是ORL人脸库,该人脸库共有400副人脸图像,40人,每人10幅,大小为112*92像素,同一个人的表情,姿势有少许变化。 程序的流程主要分为三部分,数据的预处理(PCA降维和规格化),数据的训练阶段,数据的识别阶段 数据的预处理的流程图 ...
最基本的SVM(Support Vector Machine)旨在使用一个超平面,分离线性可分的二类样本,其中正反两类分别在超平面的一侧。SVM算法则是要找出一个最优的超平面。 下面从简单到复杂介绍三种SVM形式,然后介绍一种快速优化SVM的算法,最后用SVM实现人脸识别。 线性可分 ...
, 实现人脸的HOG特征提取及SVM识别人脸。 数据集参考我的http://www.cnblo ...