此案例用於二分類問題 鼠標左鍵 右鍵點出兩類點，會實時畫出分界線 ，最終得到一條分界線 直線 ：f x weights x shift 源碼不再貼出，只講解最核心的doTrain 里的內容。參數含義翻譯自ml.hpp文件。 與SVM不同，SVMSGD不需要設置核函數。 參數 默認值見下述代碼 模型類型：SGD ASGD 推薦 。隨機梯度下降 平均隨機梯度下降。邊界類型：HARD MARGIN SO ...
2020-03-06 18:57 0 680 推薦指數：
有所更改，參數不求完備，但求實用。源碼參考D:\source\opencv-3.4.9\samples\cpp\train_HOG.cpp，OpenCV3.4.9版本，內容與低版本略有不同。 【功能】HOG特征適合外形相似的目標識別。如圖片中識別行人。 【知識點1】 方向梯度直方圖 ...
Spark 機器學習庫從 1.2 版本以后被分為兩個包： spark.mllib 包含基於RDD的原始算法API。Spark MLlib 歷史比較長，在1.0 以前的版本即已經包含了，提供的算法實現都是基於原始的RDD。 spark.ml 則提供 ...
1 引入 上一篇介紹了圖像分類問題。圖像分類的任務，就是從已有的固定分類標簽集合中選擇一個並分配給一張圖像。我們還介紹了k-Nearest Neighbor （k-NN）分類器，該分類器的基本思想是通過將測試圖像與訓練集帶標簽的圖像進行比較，來給測試圖像打上分類標簽。k-Nearest ...
我正在做一個關於SVM的小項目，在我執行驗證SVM訓練后的模型的時候，得到的report分數總是很高，無論是召回率（查全率）、精准度、還是f1-score都很高： 圖1 分類器分數report 但是，對於訓練的效果就非常差，差到連包含訓練集的測試集都無法正確分類，如下圖所示 ...
1 概述 基礎的理論知識參考線性SVM與Softmax分類器。 代碼實現環境：python3 2 數據處理 2.1 加載數據集 將原始數據集放入“data/cifar10/”文件夾下。 運行結果如下： 2.2 划分數據集 將加載好的數據集划分為訓練集，驗證集，以及測試集 ...
線性分類器： 首先給出一個非常非常簡單的分類問題（線性可分），我們要用一條直線，將下圖中黑色的點和白色的點分開，很顯然，圖上的這條直線就是我們要求的直線之一（可以有無數條這樣的直線） 假如說，我們令黑色的點 = -1， 白色的點 = +1，直線f(x) = w.x + b ...
本文代碼來之《數據分析與挖掘實戰》，在此基礎上補充完善了一下~ 代碼是基於SVM的分類器Python實現，原文章節題目和code關系不大，或者說給出已處理好數據的方法缺失、源是圖像數據更是不見蹤影，一句話就是練習分類器（▼㉨▼メ） 源代碼直接給好了K=30，就試了試怎么選的，挑選規則設定比較 ...
Blob是指圖像中的一塊連通區域，Blob分析就是對前景/背景分離后的二值圖像，進行連通域提取和標記。 知識點就是SimpleBlobDetector的使用，blob(斑點)篩選條件：斑點顏色、面積、圓度、慣性率、凸度，參數解讀鏈接 ...
