机器学习是由 模型 + 策略 + 算法 构成的,构建一种机器学习方法 (例如,支持向量机),就是具体去确定这三个要素. 1  支持向量机 支持向量机,简称 SVM (Support Vector Machine),是一种二分分类模型. 1) 模型 (model) 定义在特征空间上的,一种间隔 (margin) 最大的,线性分类器 (linear classifier) 2) 策略 (strategy) 使间隔最大化,可转化为求解凸二次规划的问题. 3) 算法 (algorithm) 求解凸二次规…

人工神经网络(ANN) 简称神经网络(NN),能模拟生物神经系统对真实物体所作出的交互反应,是由具有适应性的简单单元(称为神经元)组成的广泛并行互连网络. 1  神经元 1.1  M-P 神经元 如下图所示,来自其它神经元的信号,$x_1, x_2, ... , x_n $,传递过来作为输入信号,并通过带权重 ($w_1, w_2, ... , w_n$) 的连接 (connection) 继续传递, 然后神经元的总输入值 $\sum w_i x_i$ 与阈值 $\theta$ 作比较,最后经过…

1 SVM 基本概念 本章节主要从文字层面来概括性理解 SVM. 支持向量机(support vector machine,简SVM)是二类分类模型. 在机器学习中,它在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型及相关的学习算法:在给定的一组训练实例中,每个训练实例会被标记其属性类别(两个类别中的一个),是非概率的二元线性分类器. SVM模型是将采用尽可能宽的.明显的间隔将实例分开,使得实例分属不同的空间:然后将新的实例映射到某一空间,基于新的实例所属空间来预测其类别. SVM 除了可进行线性分类…

支持向量机(SVM)介绍 目标 本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 CvSVM::train 训练一个SVM分类器, 以及用 CvSVM::predict 测试训练结果. 什么是支持向量机(SVM)? 支持向量机 (SVM) 是一个类分类器,正式的定义是一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面. 换句话说,给定一些标记(label)好的训练样本 (监督式学习), SVM算法输出一个最优化的分隔超平面. 如何来界定一个超平面是不是最优的呢? 考虑如下问题: 假设给定一些分属于两类…

从基础开始讲起,没有这些东西看支持向量机真的很难!   1.拉格朗日乘子(Lagrangemultiplier)   假设需要求极值的目标函数(objectivefunction)为f(x,y),限制条件为φ(x,y)=M 设  定义一个新函数  则用偏导数方法列出方程: . .  求出x,y,λ的值,代入即可得到目标函数的极值. 扩展为多个变量的式子为: F(x1,x2,...,xn,λ)=f(x1,x2,...,xn)-λg(x1,x2,...,xn) 则求极值点的方程为:∂F/∂xi=0(…

支持向量机对线性不可分数据的处理 目标 本文档尝试解答如下问题: 在训练数据线性不可分时,如何定义此情形下支持向量机的最优化问题. 如何设置 CvSVMParams 中的参数来解决此类问题. 动机 为什么需要将支持向量机优化问题扩展到线性不可分的情形? 在多数计算机视觉运用中,我们需要的不仅仅是一个简单的SVM线性分类器, 我们需要更加强大的工具来解决 训练数据无法用一个超平面分割 的情形. 我们以人脸识别来做一个例子,训练数据包含一组人脸图像和一组非人脸图像(除了人脸之外的任何物体). 这些训…

支持向量机SVM是从线性可分情况下的最优分类面提出的.所谓最优分类,就是要求分类线不但能够将两类无错误的分开,而且两类之间的分类间隔最大,前者是保证经验风险最小(为0),而通过后面的讨论我们看到,使分类间隔最大实际上就是使得推广性中的置信范围最小.推广到高维空间,最优分类线就成为最优分类面. 支持向量机是利用分类间隔的思想进行训练的,它依赖于对数据的预处理,即,在更高维的空间表达原始模式.通过适当的到一个足够高维的非线性映射,分别属于两类的原始数据就能够被一个超平面来分隔.如下图所示: 空心点和…

用支持向量机进行文理科生的分类,根据的特征主要是 数学成绩与语文成绩,这两个特征都服从高斯分布 程序代码例如以下: 分类结果:…

之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构. 我们进入到D:\ProgramFiles\opencv\build\include目录,可以看到有opencv和open…

  背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199…