基于支持向量机SVM的人脸识别
一、线性SVM 1. 背景： 1.1 最早是由 Vladimir N. Vapnik 和 Alexey Ya. Chervonenkis 在1963年提出 1.2 目前的版本(soft margin)是由Corinna Cortes ...
原文：SVM——支持向量机，人脸识别实验
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SVM 优化函数定义 给定一个特征空间线性可分的数据集： T x ,y , x ,y ,..., x N,y N ...
2020-05-25 16:18 0 1226 推荐指数：
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