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,…

从前面SVM学习中可以看出来,SVM是一种典型的两类分类器.而现实中要解决的问题,往往是多类的问题.如何由两类分类器得到多类分类器,就是一个值得研究的问题. 以文本分类为例,现成的方法有很多,其中一劳永逸的方法,就是真的一次性考虑所有样本,并求解一个多目标函数的优化问题,一次性得到多个分类面,就像下图这样: 多个超平面把空间划分为多个区域,每个区域对应一个类别,给一篇文章,看它落在哪个区域就知道了它的分类. 只可惜这种算法还基本停留在纸面上,因为一次性求解的方法计算量实在太大,大到无法实用的地步…

核函数(Kernels) 定义 1.1 (核或正定核) 设是中的一个子集,称定义在上的函数是核函数,如果存在一个从到Hilbert空间的映射 使得对任意的,都成立.其中表示Hilbert空间中的内积. 在低纬度空间里不可分的问题,我们可以通过将其向高纬度空间转化,使其线性可分.而转换的关键是找到低维空间向高纬的映射方法. 考虑我们最初在“线性回归”中提出的问题,特征是房子的面积x,这里的x是实数,结果y是房子的价格.假设我们从样本点的分布中看到x和y符合3次曲线,那么我们希望使用x的三次多项式来…

最优间隔分类器(optimal margin classifier) 重新回到SVM的优化问题: 我们将约束条件改写为: 从KKT条件得知只有函数间隔是1(离超平面最近的点)的线性约束式前面的系数,也就是说这些约束式,对于其他的不在线上的点(),极值不会在他们所在的范围内取得,此时前面的系数.注意每一个约束式实际就是一个训练样本. 看下面的图: 实线是最大间隔超平面,假设×号的是正例,圆圈的是负例.在虚线上的点就是函数间隔是1的点,那么他们前面的系数,其他点都是.这三个点称作支持向量.构造拉格朗…

在一个线性分类器中,可以看到SVM形成的思路,并接触很多SVM的核心概念.用一个二维空间里仅有两类样本的分类问题来举个小例子.如图所示 和是要区分的两个类别,在二维平面中它们的样本如上图所示.中间的直线就是一个分类函数,它可以将两类样本完全分开. 实际上,一个线性函数是一个实值函数,而我们的分类问题需要离散的输出值,例如用1表示某个样本属于类别,而用0表示不属于(不属于也就意味着属于),这时候只需要简单的在实值函数的基础上附加一个阈值即可,通过分类函数执行时得到的值大于还是小于这个阈值来确定类别…

从这一部分开始,将陆续介绍SVM的相关知识,主要是整理以前学习的一些笔记内容,梳理思路,形成一套SVM的学习体系. 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. 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在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和学习能力(…

SVM(支撑向量机模型)是二(多)分类问题中经常使用的方法,思想比较简单,但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂,如需了解SVM的入门知识和中级进阶可点此下载.本文从应用的角度出发,使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题. 说明:libsvm是实现svm的便捷开源工具,应用广泛,由国立台湾大学Chih-Chung Chang和Chih-Jen Lin编写,可以实现基于SVM的分类和回归. 1.分类 在Matlab下下载测试数据heart_sacle运行程序: load hea…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART SVM(Support Vector Machines)是分类算法中应用广泛.效果不错的一类.<统计学习方法>对SVM的数学原理做了详细推导与论述,本文仅做整理.由简至繁SVM可分类为三类:线性可分(linear SVM in linearly separable case)的线性SVM.线性不可分的线性SVM.非线性(nonlin…

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集 源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar…

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------…