LIBSVM 使用的一般步骤是:1)准备数据集,转化为 LIBSVM支持的数据格式 :[label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] ...即 [l类别标号] [特征1]:[特征值] [特征2]:[特征值] ...2)对数据进行简单的缩放操作(scale):(为什么要scale,这里不解释了)3)考虑选用核函数(通常选取径函数,程序默认):4)采用交叉验证(一般采用5折交叉验证),选择最佳参数C与g :5)用得到的最佳参数C与g 对整个训练集进行训练得到S…

cs231n线性分类器学习笔记,非完全翻译,根据自己的学习情况总结出的内容: 线性分类 本节介绍线性分类器,该方法可以自然延伸到神经网络和卷积神经网络中,这类方法主要有两部分组成,一个是评分函数(score function):是原始数据和类别分值的映射,另一个是损失函数:它是用来衡量预测标签和真是标签的一致性程度.我们将这类问题转化为优化问题,通过修改参数来最小化损失函数. 首先定义一个评分函数,这个函数将输入样本映射为各个分类类别的得分,得分的高低代表该样本属于该类别可能性的高低.现在假设有…

Main idear Treat the tracking problem as a classification task and use online learning techniques to update the object model Main Innovative Points 1 Based on structured output prediction (Structured SVM), in which the task is directly predict the ch…

从上一篇文章可知支持向量(supervector)就是指的离分隔超平面近期的那些点.整个SVM最须要的步骤是训练分类器.得到alpha,从而得到整个用于数据分类的分隔超平面.支持向量机(super vector machine.SVM)的一般应用流程例如以下: (1)      收集数据:能够使用随意方法 (2)      准备数据:须要数值型数据 (3)      分析数据:有助于可视化分隔超平面 (4)      训练算法:SVM的大部分时间源自训练.该过程主要实现两个參数的调优 (5)  …

前言: 原文链接:基于CNN的目标检测发展过程       文章有大量修改,如有不适,请移步原文. 参考文章:图像的全局特征--用于目标检测 目标的检测和定位中一个很困难的问题是,如何从数以万计的候选窗口中挑选包含目标物的物体.只有候选窗口足够多,才能保证模型的 Recall.传统机器学习方法应用,使用全局特征+级联分类器的思路仍然被持续使用.常用的级联方法有haar/LBP特征+Adaboost决策树分类器级联检测 和HOG特征 + SVM分类器级联检测. DPM方法为08年提出的一种可进行级…

https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/91305466 https://blog.csdn.net/qq_25352981/article/details/52605768 二.HOG算法简介  HOG是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的描述子.通过计算和统计局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.主要思想:在一幅图像中,局部目标的表…

Spark-Bench 教程 本文原始地址:https://sitoi.cn/posts/19752.html 系统环境配置 操作系统:centos7 环境要求:安装 JDK, Hadoop, Spark,mvn 运行环境 步骤 安装测试工具 安装 wikixmlj 安装 SparkBench 基准测试组件 单机环境安装方式 根据实际环境配置测试环境 修改基本环境 配置 Spark 运行参数部分 运行 Spark-Bench 测试 机器学习测试案例 图计算测试案例 SQL 查询测试案例 流处理测…

R-CNN目标检测详细解析 <Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation> Author:Mr. Sun Date:2019.03.18 Loacation: DaLian university of technology 摘要: 这篇论文是深度学习进行物体检测的鼻祖级论文,Regions with CNN features(R-CNN)也可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作. R-CNN…

Machine Learning读书会,面试&算法讲座,算法公开课,创业活动,算法班集锦 近期活动: 2014年9月3日,第8次西安面试&算法讲座视频 + PPT 的下载地址:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7237351#t40: 2014年10月18日,北京10月机器学习班开班,全部PPT 的下载地址见:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7237351#t63: 201…

主要公式步骤: 原距离问题的函数: 1.将SVM的距离问题转化为拉格朗日函数: 2.原函数问题化成如下问题:   3.对各非拉格朗日参数求偏导来求min值: 4.将上面 令各偏导等于0 的结果带回 拉格朗日函数 消去非拉格朗日参数(w,b,￡) 结果为: 步骤: 5.用SMO算法求α: KKT条件: 将拉格朗日函数转化为下面函数: 根据 α1y1+α2y2 = k(常数),可以将他们(α1,α2)替换成一个变量,且有一个范围: 对于左边:   对于右边: 所以最小值区域: 原式: 简化为:  …