package Spark_MLlib import java.util.Properties import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Vectors} import org.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGD import org.apache.spark.sql.SparkSess…

原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些…

正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片,使用时上下左右都去掉16个像素,截取中间的64*128大小的人体. 负样本是从不包含人体的图片中随机裁取的,大小同样是64*128(从完全不包含人体的图片中随机剪裁出64*128大小的用于人体检测的负样本). SVM使用的是OpenCV自带的CvSVM类. 首先计算正负样本图像的HOG描述子,组成一个特征向量矩阵,对应的要有一个指定每个特征向量的类别的类标向量,输入SVM中进行训练. 训练好的SVM分类器保存为XML文件,然后根据其中的…

快乐虾 http://blog.csdn.net/lights_joy/ 欢迎转载,但请保留作者信息 在opencv中支持SVM分类器.本文尝试在python中调用它. 和前面的贝叶斯分类器一样,SVM也遵循先训练再使用的方式.我们直接在贝叶斯分类器的測试代码上做简单改动.完毕两类数据点的分类. 首先也是先创建训练用的数据.须要注意的是这里的train_label必须是整数类型,而不是float: # 训练的点数 train_pts = 30 # 创建測试的数据点,2类 # 以(-1.5, -1…

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(margin)最大.如果把超平面定义为w*x+b=0.那么超平面距离任意一个支持向量的距离就是1/||w||.(||w||是w的范数,也就是√w*w’) SVM就是解决 这个优化问题.再经过拉格朗日公式和KKT条件等数学运算求解得到一…

1 概述 基础的理论知识参考线性SVM与Softmax分类器. 代码实现环境:python3 2 数据处理 2.1 加载数据集 将原始数据集放入"data/cifar10/"文件夹下. ### 加载cifar10数据集 import os import pickle import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def load_CIFAR_batch(filename): ""&q…

简介 支持向量机SVM是一种二分类模型.它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器.支持向量机学习方法包含3种模型:线性可分支持向量机.线性支持向量机及非线性支持向量机.当训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性的分类器,即线性可分支持向量机:当训练数据近似线性可分时,通过软间隔最大化,也学习一个线性的分类器,即线性支持向量机:当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧及软间隔最大化,学习非线性支持向量机.线性支持向量机支持L1和L2的正则化变型.关于正则化,可以参见http:/…

最优间隔分类器(optimal margin classifier) 重新回到SVM的优化问题: 我们将约束条件改写为: 从KKT条件得知只有函数间隔是1(离超平面最近的点)的线性约束式前面的系数,也就是说这些约束式,对于其他的不在线上的点(),极值不会在他们所在的范围内取得,此时前面的系数.注意每一个约束式实际就是一个训练样本. 看下面的图: 实线是最大间隔超平面,假设×号的是正例,圆圈的是负例.在虚线上的点就是函数间隔是1的点,那么他们前面的系数,其他点都是.这三个点称作支持向量.构造拉格朗…

我正在做一个关于SVM的小项目,在我执行验证SVM训练后的模型的时候,得到的report分数总是很高,无论是召回率(查全率).精准度.还是f1-score都很高: 图1 分类器分数report 但是,对于训练的效果就非常差,差到连包含训练集的测试集都无法正确分类,如下图所示,左边是原图像,右边是分类图像,(我标注的标签样本是黄色区域与褐色区域),其中SVC的默认参数为rbf.C=1.0.gamma=“auto_deprecated”,LinearSVC的默认参数为:C=1.0.class_wei…

在2005年CVPR上,来自法国的研究人员Navneet Dalal 和Bill Triggs提出利用Hog进行特征提取,利用线性SVM作为分类器,从而实现行人检测.而这两位也通过大量的测试发现,Hog+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法.后来,虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法,但基本都以该算法为基础框架.因此,Hog+SVM也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中.在OpenCV2.0之后的版本,都有Hog特征描述算子的API,而至于SVM,早在OpenC…