原文:【机器学习基础】SVM实现分类识别及参数调优(二)

前言 实现分类可以使用SVM方法,但是需要人工调参,具体过程请参考here,这个比较麻烦,小鹅不喜欢麻烦,正好看到SVM可以自动调优,甚好 注意 .reshape的使用 https: docs.opencv.org . . d d classcv Mat.html a eb e fa b e abd cfd d 参数 .注意函数参变量如果在函数内部数据发生改变,且其他处有引用的话,函数的形参一定要 ...

2018-11-05 11:10 0 666 推荐指数:

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机器学习SVM参实例

一、任务 这次我们将了解在机器学习中支持向量机的使用方法以及一些参数的调整。支持向量机的基本原理就是将低维不可分问题转换为高维可分问题,在前面的博客具体介绍过了,这里就不再介绍了。 首先导入相关标准库: %matplotlib inline import numpy as np ...

Sun Sep 29 06:04:00 CST 2019 0 1593
机器学习实验一SVM分类实验

一、实验目的和内容 (一)实验目的 1、熟悉支持向量机SVM(Support Vector Machine)模型分类算法的使用。 2、用svm-train中提供的代码框架(填入SVM分类器代码)用train.data训练数据提供的矩阵来训练参数得到训练模型model,利用 ...

Fri Aug 18 03:19:00 CST 2017 0 3970
机器学习分类实例(sklearn)——SVM

机器学习分类实例——SVM 20180423-20180426学习笔记 25去首届数字中国会展参观了,没学习。(想偷懒)由于是最后一天,感觉展出的东西少了,因为24号闭幕了。。。但是可以去体验区。主要体验了VR,其他展出的东西要么没意思,要么看不懂,马云马化腾 ...

Wed Jun 06 23:39:00 CST 2018 0 10634
机器学习SVM分类

实验要求数据说明 :数据集data4train.mat是一个2*150的矩阵,代表了150个样本,每个样本具有两维特征,其类标在truelabel.mat文件中,trainning sample 图展示了理想的分类类结果;方案选择:选择并实现一种两分类方法(如感知机方法,SVM ...

Sun Jul 14 20:17:00 CST 2019 0 1840
菜鸟之路——机器学习SVM分类学习理解以及Python实现

SVM分类器里面的东西好多呀,碾压前两个。怪不得称之为深度学习出现之前表现最好的算法。 今天学到的也应该只是冰山一角,懂了SVM的一些原理。还得继续深入学习理解呢。 一些关键词: 超平面(hyper plane)SVM的目标就是找到一个超平面把两类数据分开。使边际 ...

Fri Aug 24 05:06:00 CST 2018 1 24634
机器学习 | 特征工程- 超参数方法整理

特征工程是机器学习当中很重要的部分,可以帮助我们设计、创建新特征,以便模型从中提取重要相关性。本文将记录并持续更新相关特征工程的工具包介绍,包括自动模型选择和超参数优等各方面。 · Featuretools Featuretools 是一个开源的Python 库,用于自动化 ...

Fri Sep 28 04:04:00 CST 2018 0 4871
Spark机器学习——模型选择与参数之交叉验证

spark 模型选择与超参 机器学习可以简单的归纳为 通过数据训练y = f(x) 的过程,因此定义完训练模型之后,就需要考虑如何选择最终我们认为最优的模型。 如何选择最优的模型,就是本篇的主要内容: 模型验证的方法 超参数的选择 评估函数的选择 模型验证 ...

Tue Jan 30 23:57:00 CST 2018 0 1486
 
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