原文:SVM小白教程(1):目標函數

關於 SVM 支持向量機 ,網上教程實在太多了,但真正能把內容講清楚的少之又少。這段時間在網上看到一個老外的 svm 教程,幾乎是我看過的所有教程中最好的。這里打算通過幾篇文章,把我對教程的理解記錄成中文。另外,上面這篇教程的作者提供了一本免費的電子書,內容跟他的博客是一致的,為了方便讀者,我把它上傳到自己的博客中。 這篇文章主要想講清楚 SVM 的目標函數,而關於一些數學上的優化問題,則放在之后 ...

2018-02-24 22:15 3 5038 推薦指數:

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HoG SVM 目標檢測分析

前一段時間開始了解HoG跟SVM行人識別,看了很多包括Dalal得前輩的文章及經驗分享,對HoG理論有了些初步的認識。 HoG 的全稱是 Histogram of Oriented Gradient, 直譯過來也就是梯度方向直方圖。 就是計算各像素的梯度方向,統計成為直方圖來作為特征表示目標 ...

Tue Aug 02 10:55:00 CST 2016 0 8713
svm損失函數

作者:杜客 鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20945670 來源:知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權,非商業轉載請注明出處。 SVM的損失函數定義如下: 舉例:用一個例子演示公式是如何計算的。假設有3個分類 ...

Wed Jun 15 22:37:00 CST 2016 0 15953
svm常用核函數

SVM函數的選擇對於其性能的表現有至關重要的作用,尤其是針對那些線性不可分的數據,因此核函數的選擇在SVM算法中就顯得至關重要。對於核技巧我們知道,其目的是希望通過將輸入空間內線性不可分的數據映射到一個高緯的特征空間內使得數據在特征空間內是可分的,我們定義這種映射為ϕ(x ...

Fri Jun 08 09:00:00 CST 2018 0 2419
SVM之核函數

   SVM之問題形式化    SVM之對偶問題 >>>SVM之核函數    SVM之解決線性不可分    寫在SVM之前——凸優化與對偶問題 上一篇SVM之對偶問題中討論到,SVM最終形式化為以下優化問題\[\begin{align}\left\{ \begin ...

Tue Mar 24 01:46:00 CST 2015 0 3068
SVM函數

scikit-learn SVM算法庫封裝了libsvm 和 liblinear 的實現,僅僅重寫了算法的接口部分。 scikit-learn中SVM的算法庫分為兩類,相關的類都包裹在sklearn.svm模塊之中。 一類是分類的算法庫,包括SVC, NuSVC,和LinearSVC ...

Thu Apr 22 06:36:00 CST 2021 0 1892
SVM – 核函數

  核函數的起源是對於線性不可分的分類情況,其實可以通過p次方多項式,及非線性模型進行分類;然后對於這類非線性多次方的,其實可以按照廣義線性模型來進行升維變形,使之成為線性模型,這樣就可以放到SVM中來進行處理了(svm只能處理非線性模型)。   但是升維之后是有維度爆炸現象的(二次方對應 ...

Tue Dec 17 18:42:00 CST 2019 0 738
selenide小白教程

目的: 趁着清明假期臨近把手頭工作整理了一下,前段時間老大給了一個selenide研究的任務,雖然對selenium的應用比較熟悉,但是以前一直沒怎么研究過其他衍生的技術,在研究過程中發現國內好多帖子只是把selenide官網上的內容谷歌翻譯了一下就貼出來了,可能對國內一些想學習自動化的小白 ...

Sun Apr 02 01:38:00 CST 2017 0 3280
 
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