例程:classify_halogen_bulbs.hdev 在Halcon中模式匹配最成熟最常用的方式該署支持向量機了,在本例程中展示了使用支持向量機對鹵素燈的質量檢測方法。通過這個案例,相信大家可以對支持向量機的使用有一個更加清晰的了解。在相當多的檢測和識別的應用中,都可以使用相同的方法來 ...
例程:class overlap svm.hdev 說明:這個例程展示了如何用一個支持向量機來給一幅二維的圖像進行分類。使用二維數據的原因是因為它可以很容易地聯想成為區域和圖像。本例程中使用了三個互相重疊的類 由二維平面三個不同顏色的像素點集組成 。三類不同顏色的像素點作為樣本,將那些樣本代入支持向量機進行訓練。選取像素在二維平面的坐標作為特征向量,使支持向量機對這個二維特征區域進行分類。在結果中 ...
2014-03-29 11:08 0 3573 推薦指數:
例程:classify_halogen_bulbs.hdev 在Halcon中模式匹配最成熟最常用的方式該署支持向量機了,在本例程中展示了使用支持向量機對鹵素燈的質量檢測方法。通過這個案例,相信大家可以對支持向量機的使用有一個更加清晰的了解。在相當多的檢測和識別的應用中,都可以使用相同的方法來 ...
支持向量機(Support Vector Machine, SVM) 考慮logistic回歸,對於$y=1$的數據,我們希望其$h_\theta(x) \approx 1$,相應的$\theta^Tx \gg 0$; 對於$y=0$的數據,我們希望$h_\theta(x) \approx ...
什么是支持向量機? 支持向量機有兩個特色: 第一個是使用了Hinge Loss(折頁損失函數、鉸鏈損失函數) 另一個是最厲害的地方,有個kernel trick(核技巧) Hinge Loss+kernel trick就是支持向量機 機器學習三個步驟 思考二分類任務 ...
支持向量機 (Support Vector Machine) 是由Vapnik等人於1995年提出來的,之后隨着統計理論的發展,支持向量機 SVM 也逐漸受到了各領域研究者的關注,在很短的時間就得到了很廣泛的應用。支持向量機是被公認的比較優秀的分類模型。同時,在支持向量機的發展過程中,其理論 ...
前面已經對感知機和SVM進行了簡要的概述,本節是SVM算法的實現過程用於輔助理解SVM算法的具體內容,然后借助sklearn對SVM工具包進行實現。 SVM算法的核心是SMO算法的實現,首先對SMO算法過程進行實現,先對一些輔助函數進行定義: 然后實現一個簡化版 ...
對《Python與機器學習實戰》一書閱讀的記錄,對於一些難以理解的地方查閱了資料輔以理解並補充和記錄,重新梳理一下感知機和SVM的算法原理,加深記憶。 1.感知機 感知機的基本概念 感知機是運用梯度下降學習過程的最簡單的機器學習算法之一,是神經網絡和支持向量機的基礎。具體提出 ...
支持向量機(Support vector machine, SVM)是一種二分類模型,是按有監督學習方式對數據進行二元分類的廣義線性分類器。 支持向量機經常應用於模式識別問題,如人像識別、文本分類、手寫識別、生物信息識別等領域。 1、支持向量機(SVM)的基本原理 SVM ...
摘要 本文對支持向量機做了簡單介紹,並對線性可分支持向量分類機、線性支持向量分類機以及核函數做了詳細介紹。 最近一直在看《機器學習實戰》這本書,因為自己本身很想深入的了解機器學習算法,加之想學python,就在朋友的推薦之下選擇了這本書進行學習,今天學習支持向量機 ...