1.什么是汽车检测数据集: ) pos, neg = , ) matcher = cv2.FlannBasedMatcher(flann_params, {}) bow_kmeans_trainer = cv2.BOWKMeansTrainer() ) ] ): bow_kmeans_trainer.add(extract_sift(path(pos,i))) bow_kmeans_trainer.add(extract_sift(path(neg,i))) voc = bow_kmeans_t…

转载,http://blog.csdn.net/gamer_gyt 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正 转载请注明出处,谢谢 =====================================================================…

做机器学习的一定对支持向量机(support vector machine-SVM)颇为熟悉,因为在深度学习出现之前,SVM一直霸占着机器学习老大哥的位子.他的理论很优美,各种变种改进版本也很多,比如latent-SVM, structural-SVM等.这节先来看看SVM的理论吧,在(图一)中A图表示有两类的数据集,图B,C,D都提供了一个线性分类器来对数据进行分类?但是哪个效果好一些? (图一) 可能对这个数据集来说,三个的分类器都一样足够好了吧,但是其实不然,这个只是训练集,现实测试的样本…

课程文本分类project SVM算法入门 转自:http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html (一)SVM的简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本.非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]. 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息…

转自:http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7316496SVM入门(一)至(三)Refresh 按:之前的文章重新汇编一下,修改了一些错误和不当的说法,一起复习,然后继续SVM之旅. (一)SVM的简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本.非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]. 支持向量机方法…

第一部分:线性可分 通俗解释:可以用一条直线将两类分隔开来 一个简单的例子,直角坐标系中有三个点,A,B点为0类,C点为1类: from sklearn import svm # 三个点 x = [[1, 1], [2, 0], [2, 3]] # 三个点所属类 y = [0, 0, 1] clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(x, y) # 所有信息 print(clf) # 支持向量 print(clf.support_vectors_) # 支持向量…

一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之案例篇2 (白宁超 2018年10月22日10:09:07) 摘要:支持向量机即SVM(Support Vector Machine) ,是一种监督学习算法,属于分类的范畴.首先,支持向量机不是一种机器,而是一种机器学习算法.在数据挖掘的应用中,与无监督学习的聚类相对应和区别.广泛应用于机器学习,计算机视觉和数据挖掘当中.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学…

一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之理论篇1 (白宁超 2018年10月22日10:03:35) 摘要:支持向量机即SVM(Support Vector Machine) ,是一种监督学习算法,属于分类的范畴.首先,支持向量机不是一种机器,而是一种机器学习算法.在数据挖掘的应用中,与无监督学习的聚类相对应和区别.广泛应用于机器学习,计算机视觉和数据挖掘当中.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学…

http://www.csdn.net/article/2012-12-28/2813275-Support-Vector-Machine 摘要:支持向量机(SVM)已经成为一种非常受欢迎的算法.本文主要阐述了SVM是如何进行工作的,同时也给出了使用Python Scikits库的几个示例.SVM作为一种训练机器学习的算法,可以用于解决分类和回归问题,还使用了kernel trick技术进行数据的转换,再根据转换信息在可能的输出之中找到一个最优的边界. [CSDN报道]支持向量机(Support…

最近在学习svm算法,借此文章记录自己的学习过程,在学习很多处借鉴了z老师的讲义和李航的统计,若有不足的地方,请海涵:svm算法通俗的理解在二维上,就是找一分割线把两类分开,问题是如下图三条颜色都可以把点和星划开,但哪条线是最优的呢,这就是我们要考虑的问题: 首先我们先假设一条直线为 W•X+b =0 为最优的分割线,把两类分开如下图所示,那我们就要解决的是怎么获取这条最优直线呢?及W 和 b 的值:在SVM中最优分割面(超平面)就是:能使支持向量和超平面最小距离的最大值: 我们的目标是寻找一个…

除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法,Python中一样可以使用支持向量机做分类.因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法,本文的运行环境是Pycharm. 一.导入sklearn算法包 Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法,具体使用详见官方文档说明:http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html#support-vector-machines. skleran中集成了许多算…

svm算法通俗的理解在二维上,就是找一分割线把两类分开,问题是如下图三条颜色都可以把点和星划开,但哪条线是最优的呢,这就是我们要考虑的问题: 首先我们先假设一条直线为 W•X+b =0 为最优的分割线,把两类分开如下图所示,那我们就要解决的是怎么获取这条最优直线呢?及W 和 b 的值:在SVM中最优分割面(超平面)就是:能使支持向量和超平面最小距离的最大值: 我们的目标是寻找一个超平面,使得离超平面比较近的点能有更大的间距.也就是我们不考虑所有的点都必须远离超平面,我们关心求得的超平面能够让所有…

Svm(support Vector Mac)又称为支持向量机,是一种二分类的模型.当然如果进行修改之后也是可以用于多类别问题的分类.支持向量机可以分为线性核非线性两大类.其主要思想为找到空间中的一个更够将所有数据样本划开的超平面,并且使得本本集中所有数据到这个超平面的距离最短. 一.基于最大间隔分隔数据 1.1支持向量与超平面 在了解svm算法之前,我们首先需要了解一下线性分类器这个概念.比如给定一系列的数据样本,每个样本都有对应的一个标签.为了使得描述更加直观,我们采用二维平面进行解释,高维…

本文主要介绍支持向量机理论推导及其工程应用. 1 基本介绍 支持向量机算法是一个有效的分类算法,可用于分类.回归等任务,在传统的机器学习任务中,通过人工构造.选择特征,然后使用支持向量机作为训练器,可以得到一个效果很好的base-line训练器. 支持向量机具有如下的优缺点, 优点: 高维空间有效: 维度大于样本数量的情况下,依然有效: 预测时使用训练样本的子集(也即支持向量),节省内存: 可以使用不同的核函数用于决策: 缺点: 如果特征的数目远远大于样本的数目,性能将会降低: 不能直接提供概率…

本文申明:本文原创,如转载请注明原文出处. 引言:上一篇我们讲到了logistic回归,今天我们来说一说与其很相似的svm算法,当然问题的讨论还是在线性可分的基础下讨论的. 很多人说svm是目前最好的分类器,那我们就来看看我们的svm好在哪里. 一:初识svm 问题:用一条直线把下图的圆球和五角星分离开来. 解答:有N种分法,如下图: 附加题:找出最佳分类? 解答:如图: Exe me?鬼知道哪一条是最佳?? 等等这个最佳分类是不是等价于,地主让管家给两个儿子分地,是不是只要让两家之间一样多就可…

Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 源码实现attilax总结 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小1 1.2. 具体流程1 1.3. 提升性能 可以使用采样法即可..1 1.4. 实现代码1 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小 通过计算横向前后俩点像素的差异..然后累加即可.. 1.2. 具体流程 图片灰度化,这样可以只保留hsv分量了...然后读取v分量,就是明亮度了.. Hs色相和饱和度全部去除了..   比较v分量的差异即可.. 1.3. 提升性…

Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 原理 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的1 1.2. Remark: 1 1.3.  1.失焦检测. 衡量画面模糊的主要方法就是梯度的统计特征,通常梯度值越高,画面的边缘信息越丰富,图像越清晰.1 1.4. 利用边缘检测 ,模糊图片边缘会较少2 1.5. 通过dct比较.Dct分离出的低频信号比较2 1.6. 参考资料2 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的 1.2. Remark:   1)肉眼可…

关键字(keywords):SVM 支持向量机 SMO算法 实现 机器学习 假设对SVM原理不是非常懂的,能够先看一下入门的视频,对帮助理解非常实用的,然后再深入一点能够看看这几篇入门文章,作者写得挺具体,看完以后SVM的基础就了解得差点儿相同了,再然后买本<支持向量机导论>作者是Nello Cristianini 和 John Shawe-Taylor,电子工业出版社的.然后把书本后面的那个SMO算法实现就基本上弄懂了SVM是怎么一回事,最后再编写一个SVM库出来,比方说像libsvm等工具…

支持向量机SVM算法实践 利用Python构建一个完整的SVM分类器,包含SVM分类器的训练和利用SVM分类器对未知数据的分类, 一.训练SVM模型 首先构建SVM模型相关的类 class SVM: def __init__(self, dataSet, labels, C, toler, kernel_option): self.train_x = dataSet # 训练特征 self.train_y = labels # 训练标签 self.C = C # 惩罚参数 self.toler…

在一个理想的分类当中,我们想要用一个超平面来将正类样本和负类样本划分开来.这个超平面的方程为 $\mathbf{w}^T\mathbf{x}+b=0$ 我们希望这个超平面能够使得划分更加的鲁棒,在图形上表现为超平面正好位于正类样本和负类样本的正中间,运用这种思想,我们引入了svm算法. 为什么正分类大于等于1而不是0 对于超平面$\mathbf{w}^T\mathbf{x}+b=0$, 分类为正的样本在平面的一侧,满足$\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i+b  > 0 , y_i…

1.支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法,它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界,使得模型的泛化能力尽可能地好,因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的. 2.SVM既可以解决分类问题,又可以解决回归问题,原理整体相似,不过也稍有不同. 在sklearn章调用SVM算法的代码实现如下所示: #(一)sklearn中利用SVM算法解决分类问题 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import d…

一. 项目简介 与 使用说明 体验网站(适配手机端): http://www.zhuchangwu.com 项目基于 Spring Cloud .Vue 构建,平台针对需要维权的用户而设计,主要提供如下三个功能模块. 一.提供问答服务模块. 用户可以在本模块中描述一句简短的话,系统将为用户推送出与用户描述相似的问题及答案. 二.罪名推断模块. 用户可以输入一个场景,系统将给用户推送出此场景可能触发的罪名,量刑区间,以及可能触发的法律法规. 三.相似判决文书查询模块. 用户可以将自己的判决文书输入…

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 特征点检测广泛应用到目标匹配,目标跟踪,三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色,角点,特征点,轮廓,纹理等特征.而下面学习常用的特征点检测. 总结一下提取特征点的作用: 1,运动目标跟踪 2,物体识别 3,图像配准 4,全景图像拼接 5,三维重建 而一种重要的点…

1.什easypr数据集:  ) ) ] all_label_list = temp[:, ] n_sample = , ) matcher = cv2.FlannBasedMatcher(flann_params, {}) ) extract_bow = cv2.BOWImgDescriptorExtractor(extract, matcher) ] ) ][][]) ): ][][]) ) np_val_labels = np.array(val_labels)[:,np.newaxis]…

1.什么是猫狗大战: 数据集来源于Kaggle(一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛.托管数据库.编写和分享代码的平台),原数据集有12500只猫和12500只狗,分为训练.测试两个部分. 2.什么是Knn算法: K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)基本思想:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.      如果用比较平实的话来说,就是"我们已经存在了一个带标签的数据库,现在输入没有标签的新数…

项目来源于 <opencv 3计算机视觉 python语言实现> 整个执行过程如下: 1)获取一个训练数据集. 2)创建BOW训练器并获得视觉词汇. 3)采用词汇训练SVM. 4)尝试对测试图像的图像金字塔采用滑动宽口进行检测. 5)对重叠的矩形使用非极大抑制. 6)输出结果. 该项目的结构如下: |-----car_detector|       |--detector.py| |--__init__.py| |--non_maximum.py| |--pyramid.py| |--slid…

Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., Farhadi, A.: You only look once: Unified, real-time object detection. In: CVPR. (2016) YOLO的全拼是You Only Look Once,顾名思义就是只看一次,把目标区域预测和目标类别预测合二为一,作者将目标检测任务看作目标区域预测和类别预测的回归问题.该方法采用单个神经网络直接预测物品边界和类别概率,实现端到端的物品检测.因此识…

YOLO 算法(Putting it together: YOLO algorithm) 你们已经学到对象检测算法的大部分组件了,在这个笔记里,我们会把所有组件组装在一起构成YOLO对象检测算法.   我们先看看如何构造你的训练集,假设你要训练一个算法去检测三种对象,行人.汽车和摩托车,你还需要显式指定完整的背景类别. 这里有3个类别标签,如果你要用两个anchor box,那么输出 y 就是3×3×2×8,其中3×3表示3×3个网格,2是anchor box的数量,8是向量维度,8实际上先是5…

(简单介绍一下支持向量机,详细介绍尤其是算法过程可以查阅其他资) 在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别.分类(异常值检测)以及回归分析. 其具有以下特征: (1)SVM可以表示为凸优化问题,因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值.而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间,这种方法一般只能获得局部最优解. (2) SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力.尽管如此,用户必须…

原文地址:http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_fast/py_fast.html#fast-algorithm-for-corner-detection 目标 理解FAST算法的基本原理 使用OpenCV的FAST函数进行角点(corners)检测 原理 我们已知很多种特征检测的方法,而且它们其中很多效果都非常不错.但是,当从一个实时运行的程序角度出发,它们还不够快.一个最好的例子就是SLAM(Simulta…