SVM_Tag标签_程序员俱乐部

· opencv视频行人检测1（HOG+SVM）发布时间：2019-01-08

#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include<opencv2/objdetect.hpp>#include<iostream>usingnamespacestd;usingnamespacecv;//定义一个方法detectAndDraw... 查看全文

· opencv视频1行人检测（HOG+SVM）发布时间：2018-09-15

#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include<opencv2/objdetect.hpp>#include<iostream>usingnamespacestd;usingnamespacecv;//定义一个方法detectAndDraw... 查看全文

· opencv行人检测2（HOG+SVM）发布时间：2018-09-13

#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include<opencv2/objdetect.hpp>#include<iostream>usingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(intargc,char**argv){Matimg;//读取图片img=imread("D:\\b.png",1)... 查看全文

· opencv行人检测3（HOG+SVM）发布时间：2018-09-13

#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include<opencv2/objdetect.hpp>#include<iostream>usingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(intargc,char**argv){Matimg;//读取图片img=imread("D:\\c.png",1)... 查看全文

· LibSVM之C# Wrapper发布时间：2016-10-30

【百度百科】LIBSVM是台湾大学林智仁(LinChih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(CrossValidation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题... 查看全文

· SVM算法发布时间：2015-04-19

又有很长的一段时间没有更新博客了，距离上次更新已经有两个月的时间了。其中一个很大的原因是，不知道写什么好-_-，最近一段时间看了看关于SVM(SupportVectorMachine)的文章，觉得SVM是一个非常有趣，而且自成一派的方向，所以今天准备写一篇关于关于SVM的文章。关于SVM的论文、书籍都非常的多，引用强哥的话“SVM是让应用数学家真正得到应用的一种算法”。SVM对于大部分的普通人来说，要完全理解其中的数学是非常困难的，所以要让这些普通人理解... 查看全文

· EasyPR--开发详解（6）SVM开发详解发布时间：2015-02-04

在前面的几篇文章中，我们介绍了EasyPR中车牌定位模块的相关内容。本文开始分析车牌定位模块后续步骤的车牌判断模块。车牌判断模块是EasyPR中的基于机器学习模型的一个模块，这个模型就是作者前文中从机器学习谈起中提到的SVM（支持向量机）。我们已经知道，车牌定位模块的输出是一些候选车牌的图片。但如何从这些候选车牌图片中甄选出真正的车牌，就是通过SVM模型判断/预测得到的。图1从候选车牌中选出真正的车牌简单来说，EasyPR的车牌判断模块就是将候选车牌的图片一张张地输入到SVM模型中，然后问它... 查看全文

· java libsvm使用说明发布时间：2014-05-05

[size=medium]其他关于svm和libsvm的东西这里不再赘述，本文主要介绍下我在用libsvm过程中遇到的问题进行一下说明，网上资料大多数都是关于libsvm参数的一些说明，这里简单介绍下如何用java代码运行一个小例子。首先我们要下载libsvmjar包，然后我把svm_train,svm_scale,svm_predict三个类文件复制了出来，主要是了解一下内部实现。接着准备好训练数据集合测试数据集。数据文件格式如下，label是类别，index是feature即特征或者维... 查看全文

· SVM 学习总结发布时间：2010-09-20

小样本，并不是说样本的绝对数量少（实际上，对任何算法来说，更多的样本几乎总是能带来更好的效果），而是说与问题的复杂度比起来，SVM算法要求的样本数是相对比较少的。为什么能处理小样本，因为SVM理论是要寻找出支持向量。非线性，是指SVM擅长应付样本数据线性不可分的情况，主要通过松弛变量（也有人叫惩罚变量）和核函数技术来实现，这一部分是SVM的精髓，以后会详细讨论。多说一句，关于文本分类这个问题究竟是不是线性可分的，尚没有定论，因此不能简单的认为它是线性可分的而作简化处理，在水落石出之前... 查看全文

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