机器学习 - 算法 - SVM 支持向量机 Py 实现 / 人脸识别案例

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SVM 代码实现展示相关模块引入 %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats import seaborn as sns;sns.set() # 使用seaborn的默认设置数据集这里自己生成一些随机数据 #随机来点数据 from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs X, y =…

机器学习 - 算法 - SVM 支持向量机

SVM 原理引入支持向量机( SVM,Support Vector Machine ) 背景 2012年前较为火热, 但是在12年后被神经网络逼宫, 由于应用场景以及应用算法的不同, SVM还是需要有所了解,而且在面试中SVM一般都会问到, 支持向量机是一个非常经典且高效的分类模型要解决的问题如下图所示,3条黑色的线都可以将两边的数据进行分类, 那哪条线作为决策边界才是最好的呢? 如果特征数据本身就很难分,那又怎么办呢? 计算复杂度怎么样?能否实际应用? 决策边界定义两边雷区, 要选择…

机器学习实战：用nodejs实现人脸识别

机器学习实战:用nodejs实现人脸识别在本文中,我将向你展示如何使用face-recognition.js执行可靠的人脸检测和识别 . 我曾经试图找一个能够精确识别人脸的Node.js库,但是没有找到,因此,我决定自己搞一个! 这个npm包基于dlib实现,因为我发现dlib的识别精度很高. dlib库使用深度学习方法,并附带一些预训练的模型,这些预置的模型,在LFW人脸识别基准测试上可以达到惊人的准确度:99.38% . 为什么要搞这个东西? 最近我一直在尝试使用Node.js来构建…

Python3+Dlib实现简单人脸识别案例

Python3+Dlib实现简单人脸识别案例写在前边很早很早之前,当我还是一个傻了吧唧的专科生的时候,我就听说过人脸识别,听说过算法,听说过人工智能,并且也出生牛犊不怕虎般的学习过TensorFlow,结果嘞,被虎啃得连渣都不剩!从此再也不敢接触算法和人工智能了... 但是!BUT!在自己经历的事情多了之后,在受打击到习以为常了之后, 在努力半天仍旧一事无成之后,你就会悟出一个道理 —— 老子从未成功过,又怕哪门子失败! 所以,对数学一窍不通的我,毅然决然的再次走上了一条不归路 ....…

跟我学算法-svm支持向量机算法推导

Svm算法又称为支持向量机,是一种有监督的学习分类算法,目的是为了找到两个支持点,用来使得平面到达这两个支持点的距离最近. 通俗的说:找到一条直线,使得离该线最近的点与该线的距离最远. 我使用手写进行了推导求解实例软间隔,通过设置C,使得目标函数的松弛因子发生变化,松弛因子越大,表示分类越不严格高斯核变化做映射,指的是把低维转换成高维,解决低维不可分的情况…

数学之路(3)-机器学习(3)-机器学习算法-SVM[7]

SVM是新近出现的强大的数据挖掘工具,它在文本分类.手写文字识别.图像分类.生物序列分析等实际应用中表现出非常好的性能.SVM属于监督学习算法,样本以属性向量的形式提供,所以输入空间是Rn的子集. 图1 如图1所示,SVM的目标是找到两个间距尽可能大的边界平面来把样本本点分开,以”最小化泛化误差“,即对新的样本点进行分类预测时,出错的几率最小.落在边界平面上的点称为支持向量.Vapnik证明如果可以找到一个较小的支持向量集,就可以保证得到很好的泛化能力----也就是说支持向量的个数越少越好. 数…

机器学习算法 --- SVM (Support Vector Machine)

一.SVM的简介 SVM(Support Vector Machine,中文名:支持向量机),是一种非常常用的机器学习分类算法,也是在传统机器学习(在以神经网络为主的深度学习出现以前)中一种非常牛X的分类算法.关于它的发展历史,直接引用Wikipedia中的,毕竟本文主要介绍它的推导过程,而不是历史发展. The original SVM algorithm was invented by Vladimir N. Vapnik and Alexey Ya. Chervonenkis in 196…