使用SVM对于许多类型的多维数据分类

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使用SVM对于许多类型的多维数据分类

最近,我做了一件小事,使用SVM正确8三维级数据分类,在线搜索,我们发现二分的问题大家都在讨论二维数据,一些决定自己的研究.我首先参考opencvtutorial.这也是二维数据的二分类问题.然后通过学习研究,发现别有洞天,遂实现之前的目标.在这里将代码贴出来.这里实现了对三维数据进行三类划分.以供大家相互学习. #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #i…

将String类型的二维数组中的元素用FileOutputStream的write方法生成一个文件

将String类型的二维数组中的元素用FileOutputStream的write方法生成一个文件import java.io.File;import java.io.FileOutputStream;public class Test {protected static String tmpString[][]={{"头目:蛇怪","建议级别:12级","推荐武器:苏格兰斩剑","建议直接使用初始给予","的…

jquery的ajax向后台servlet传递json类型的多维数组

后台运行结果: 前台运行结果: first.jsp: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dt…

关于Delphi中二维数组的声明和大小调整（对非基本类型数据，小心内存泄漏）

这是一个实例: procedure TMainForm.Button1Click(Sender: TObject);var arr:array of array of string;begin setlength(arr,2,3); arr[1,2]:='this is a test'; setlength(arr,0,0); setlength(arr,4,5); showmessage(arr[1,2]); end; 声明一个二维数组的方法是用 array of array of…

opencv7-ml之svm

因为<opencv_tutorial>这部分只有两个例子,就先暂时介绍两个例子好了,在refman中ml板块有:统计模型.普通的贝叶斯分类器.KNN.SVM.决策树.boosting.随机树.EM(期望最大化).NN(神经网络).LR(逻辑回归)和training data(训练数据) 这部分要特别说明:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_…

SVM：从理论到OpenCV实践

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhazhiqiang/ 未经允许请勿用于商业用途) 一.理论参考网友的博客: (1)[理论]支持向量机1: Maximum Margin Classifier —— 支持向量机简介 (2)[理论]支持向量机2: Support Vector —— 介绍支持向量机目标函数的 dual 优化推导,并得出“支持向量”的概念 (3)[理论]支持向量机3:Kernel —— 介绍核方法,并由此将支持向量机推广到非线性的情况 (4)[理论]…

libsvm的安装，数据格式，常见错误，grid.py参数选择，c-SVC过程，libsvm参数解释，svm训练数据，libsvm的使用详解，SVM核函数的选择

直接conda install libsvm安装的不完整,缺几个.py文件. 第一种安装方法: 下载:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/cgi-bin/libsvm.cgi?+http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm+tar.gz 在/home/common/anaconda3/lib/python3.6/site-packages下创建一个libsvm文件夹,并将libsvm.so.2复制到到libsvm文件夹中(lib…

机器学习技法笔记(2)-Linear SVM

从这一节开始学习机器学习技法课程中的SVM, 这一节主要介绍标准形式的SVM: Linear SVM 引入SVM 首先回顾Percentron Learning Algrithm(感知器算法PLA)是如何分类的,如下图,找到一条线,将两类训练数据点分开即可: PLA的最后的直线可能有很多条,那到底哪条好呢?好坏的标准则是其泛化性能,即在测试数据集上的正确率,如下,下面三条直线都能正确的分开训练数据,那到底哪个好呢?SVM就是解决这个问题的. SVM求解直觉告诉我们最右的要好一些,因为测试数据的…

核型SVM

(本文内容和图片来自林轩田老师<机器学习技法>) 1. 核技巧引入如果要用SVM来做非线性的分类,我们采用的方法是将原来的特征空间映射到另一个更高维的空间,在这个更高维的空间做线性的SVM.即: 在这里我们计算这个向量内积有两种方法:一种是对Φ(x)给出明确的定义,分别算出两个高维向量,再做内积:另一种就是利用核函数,直接算出高维的内积.我们以一个例子来看这两种方法,定义一个二次转化: 我们可以直接计算出内积: 可以看出,最后的结果能够用x和x一撇表示出来,这就是一个核函数: 在这里,我们是…

SVM原理与实践

SVM迅速发展和完善,在解决小样本.非线性及高维模式识别问题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.从此迅速的发展起来,已经在许多领域(生物信息学,文本和手写识别等)都取得了成功的应用.在地球物理反演当中解决非线性反演也有显著成效,例如(SVM在预测地下水涌水量问题等). SVM中的一大亮点是在传统的最优化问题中提出了对偶理论,主要有最大最小对偶及拉格朗日对偶. SVM的关键在于核函数.低维空间向量集通常难于划分,解决的方法是将它们映射到高维空间.但这个办法带来的困…