1.1. SVM介绍 1.2. 工作原理 1.2.1. 几何间隔和函数间隔 1.2.2. 最大化间隔 - 1.2.2.0.0.1. \(L( {x}^*)\)对$ {x}^*$求导为0 - 1.2.2.0.0.2. \(\alpha_{_i} g_{_i}( {x}^*)=0\),对于所有的\(i=1,.....,n\) 1.3. 软间隔 1.4. SMO算法 1.5. 核函数 1.6. 实例 1.1. SVM介绍 SVM(Support Vector Machines)--支持向量机是在所有知…

这篇文章解释了底部链接的代码. 问题描述  如上图所示,有一些点位于单位正方形内,并做好了标记.要求找到一条线,作为分类的标准.这些点的数据在 inearly_separable_data.csv 文件内. 思路 最初的 SVM 可以形式化为如下: \[\begin{equation}\min_{\boldsymbol{\omega,b}}\frac{1}{2}\|\boldsymbol{\omega}\|^2\\s.t.\ y_i(\boldsymbol{\omega}^T\boldsymb…

# Multi-class (Nonlinear) SVM Example # # This function wll illustrate how to # implement the gaussian kernel with # multiple classes on the iris dataset. # # Gaussian Kernel: # K(x1, x2) = exp(-gamma * abs(x1 - x2)^2) # # X : (Sepal Length, Petal Wi…

iris二分类 # Linear Support Vector Machine: Soft Margin # ---------------------------------- # # This function shows how to use TensorFlow to # create a soft margin SVM # # We will use the iris data, specifically: # x1 = Sepal Length # x2 = Petal Width…

环境配置 win10 Python 3.6 tensorflow1.15 scipy matplotlib (运行时可能会遇到module tkinter的问题) sklearn 一个基于Python的第三方模块.sklearn库集成了一些常用的机器学习方法. 代码实现 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn import datasets from tenso…

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集 源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar…

两周多的努力总算写出了RCNN的代码,这段代码非常有意思,并且还顺带复习了几个Tensorflow应用方面的知识点,故特此总结下,带大家分享下经验.理论方面,RCNN的理论教程颇多,这里我不在做详尽说明,有兴趣的朋友可以看看这个博客以了解大概. 系统概况 RCNN的逻辑基于Alexnet模型.为增加模型的物体辨识率,在图片未经CNN处理前,先由传统算法(文中所用算法为Selective Search算法)取得大概2000左右的疑似物品框.之后,这些疑似框被导入CNN系统中以取得输出层前一层的特征…

卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),权值共享(weight sharing)网络结构降低模型复杂度,减少权值数量,是语音分析.图像识别热点.无须人工特征提取.数据重建,直接把图片作输入,自动提取特征,对平移.比例缩放.倾斜等图片变形具有高度不变形.卷积(convolution),泛函数分析积分变换数学方法,两个函数f和g生成第三个函数数学算子,表征函灵敏f与g翻转.平移重叠部分面积.f(x).g(x)为R1两个可积函数.积分新函数为函数f与g卷积.∫…

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关性概念 1.卷积神经网络(ConvolutionNeural Network,CNN) 19世纪60年代科学家最早提出感受野(ReceptiveField).当时通过对猫视觉皮层细胞研究,科学家发现每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图像,即感受野.20世纪80年代,日本科学家提出神经认知机(Neocognitron)的概念,被视为卷积神经网络最初…

    这篇博文详细分析了前馈神经网络的内容,它对应的函数,优化过程等等.     在上一篇博文中已经完整讲述了 SVM 的思想和原理.讲到了想用一个高度非线性的曲线作为拟合曲线.比如这个曲线可以是: \[g(x)=w_3(f_2(w_2(f_1(w_1x_1+b_1))+b2))+b3\]     这个函数的 \(x\), \(b\) 是向量,\(w\) 是矩阵,最后得到的结果是向量.\(f_1\) 和 \(f_2\) 是 sigmoid 函数或者阶跃函数等非线性函数.这里就只复合三层,其实可…