前言 实现分类可以使用SVM方法,但是需要人工调参,具体过程请参考here,这个比较麻烦,小鹅不喜欢麻烦,正好看到SVM可以自动调优,甚好! 注意 1.reshape的使用: https://docs.opencv.org/3.3.1/d3/d63/classcv_1_1Mat.html#a4eb96e3251417fa88b78e2abd6cfd7d8 cv::Mat cv::Mat::reshape ( ) const 参数 cn: New number of channels. If th

前言 项目有一个模块需要将不同类别的图片进行分类,共有三个类别,使用SVM实现分类. 实现步骤: 1.创建训练样本库: 2.训练.测试SVM模型: 3.SVM的数据要求: 实现系统: windows_x64.opencv2.4.10. VS2013 实现过程: 1.创建训练样本库: 1)将图片以包含类别的名称进行命名,比如0(1).jpg等等: 2)将所有已命名正确的训练样本保存在同一个文件夹中: 3)在训练样本库的文件夹目录下创建python源文件: python代码: import sys

上一篇介绍了OPENCV中SVM的简单使用,以及自带的一个二分类问题. 例子中的标签是程序手动写的,输入也是手动加的二维坐标点. 对于复杂问题就必须使用数据集中的图片进行训练,标签使用TXT文件或程序设置好,下面以 IMM Face Database 中的人脸数据作为示例, 实现人脸的HOG特征提取及SVM识别人脸. 数据集参考我的http://www.cnblogs.com/chenzhefan/p/7624811.html:只选取其中5类人,每类5副图片作为训练. 提取人脸HOG特征的维数为

keras实现简单性别识别(二分类问题) 第一步:准备好需要的库 tensorflow  1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras     2.0.8 opencv-python     3.3.0 numpy    1.13.3+mkl 所需要的人脸检测模块 mtcnn和opencv https://pan.baidu.com/s/1rhP7mcnAtiojhk8eiLroEw 第二步:准备数据集: 将性别不同的图片按照不同的分类放到不同的文件夹内. 数据集 h

4.4特殊应用:人脸识别和神经网络风格转换 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 4.1什么是人脸识别 Face verification人脸验证 VS face recognition人脸识别 Face verification人脸验证 人脸验证 输入是一张图片,以及人的姓名或者ID作为标签 输出是这张输入的图片是否是这个确定的人 这时候也被称为1对1问题 人脸识别 人脸识别问题比人脸验证问题困难的多,其输入为一个具有K个人的数据集,将一张图片作为输入,如果这张图片是这K个人

iris二分类 # Linear Support Vector Machine: Soft Margin # ---------------------------------- # # This function shows how to use TensorFlow to # create a soft margin SVM # # We will use the iris data, specifically: # x1 = Sepal Length # x2 = Petal Width

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51073885 CSDN−勿在浮沙筑高台 支持向量机(Support Vector Machine)以前在分类.回归问题中非常流行.支持向量机也称为最大间隔分类器,通过分离超平面把原始样本集划分成两部分. 首先考虑最简单的情况:线性可分支持向量机.即存在一个超平面能够把训练样本分开. 1.线性可分支持向量机 1.考虑一个线性二分类的问题:例如以下左图,在二维平面上有两种样本点x

http://www.matlabsky.com/thread-9471-1-1.htmlSVM算法最初是为二值分类问题设计的,当处理多类问题时,就需要构造合适的多类分类器.目前,构造SVM多类分类器的方法主要有两类:一类是直接法,直接在目标函数上进行修改,将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中,通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类.这种方法看似简单,但其计算复杂度比较高,实现起来比较困难,只适合用于小型问题中:另一类是间接法,主要是通过组合多个二分类器来实现多分类器的构造,常见的方

0. 前言 1. MNIST 数据集 2. 二分类器 3. 效果评测 4. 多分类器与误差分析 5. Kaggle 实战 0. 前言 "尽管新技术新算法层出不穷,但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题." 本系列参考书 "Hands-on machine learning with scikit-learn and tensorflow"以及kaggle相关资料 1. MNIST 数据集 MNIST是最常用的用来实验分类模型的数据集,有7w多张手写0

首先我们可以计算准确率(accuracy),其定义是: 对于给定的测试数据集,分类器正确分类的样本数与总样本数之比.也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率. 下面在介绍时使用一下例子: 一个班级有20个女生,80个男生.现在一个分类器需要从100人挑选出所有的女生.该分类器从中选出了50人,其中20个女生,30个男生. 准确率是指分类器正确分类的比例.正确分类是指正确的识别了一个样本是正例还是负例.例如分类器正确识别了20个女生和50个男生,正确识别的样本数是70个,因此该分类器的准确

原创博文,转载请注明出处! 1.ROC曲线介绍 ROC曲线适用场景 二分类任务中,positive和negtive同样重要时,适合用ROC曲线评价 ROC曲线的意义 TPR的增长是以FPR的增长为代价 2.ROC曲线绘制 纵坐标为TPR TPR(True Positive Rate)真正确率,即模型正确识别正例的比例,TPR=TP/(TP+FN) 横坐标为FPR FPR(False Positive Rate)假正确率,即模型错误将反例识别为正例的比例,FPR=FP/(FP+TN) ROC曲线的

liner classifiers 逻辑回归用在2分类问题上居多.它是一个非线性的回归模型,其最大的好处恰恰是可以解决二元类问题,目前在金融行业,基本都是使用Logistic回归来预判一个用户是否为好客户,因为它还弥补了其他黑盒模型(SVM.神经网络.随机森林等)不具解释性的缺点.知乎 1.logistic 逻辑回归其实是一个分类算法而不是回归算法.通常是利用已知的自变量来预测一个离散型因变量的值(像二进制值0/1,是/否,真/假).简单来说,它就是通过拟合一个逻辑函数(logit fuctio

实验要求数据说明 :数据集data4train.mat是一个2*150的矩阵,代表了150个样本,每个样本具有两维特征,其类标在truelabel.mat文件中,trainning sample 图展示了理想的分类类结果:方案选择:选择并实现一种两分类方法(如感知机方法,SVM等):在此基础上设计使用该二分类器实现三分类问题的策略,并程序实现,画出分类结果直接采用现成的可实现多分类的方法(如多类SVM,BP网络等)进行问题求解.画出分类结果.我选择第二种,时间不够,只能使用sklearn中的sv

仿照上篇博文对于混淆矩阵.ROC和AUC指标的探讨,本文简要讨论机器学习二分类问题中的混淆矩阵.PR以及AP评估指标:实际上,(ROC,AUC)与(PR,AP)指标对具有某种相似性. 按照循序渐进的原则,依次讨论混淆矩阵.PR和AP: 设定一个机器学习问题情境:给定一些肿瘤患者样本,构建一个分类模型来预测肿瘤是良性还是恶性,显然这是一个二分类问题. 本文中,将良性肿瘤视为正类标签(可能在具体实践中更为关注恶性肿瘤,不过这并不影响技术上的操作). 当分类模型选定以后,将其在测试数据集上进行评估,分

本文第一部分是对数据处理中one-hot编码的讲解,第二部分是对二分类模型的代码讲解,其模型的建立以及训练过程与上篇文章一样:在最后我们将训练好的模型保存下来,再用自己的数据放入保存下来的模型中进行分类(在后面的文章中会详细讨论如何使用自己的数据去训练模型,或者让保存下来的模型去处理自己的数据).第三部分是多分类模型,多分类的过程和二分类很相似,只是在代码中有些地方需要做出调整. 第二部分是本文的重点. 一:one-hot编码 通过第一篇文章我们知道,对于使用keras来进行深度学习网络的搭建,

写这个系列是因为最近公司在搞技术分享,学习Spark,我的任务是讲PySpark的应用,因为我主要用Python,结合Spark,就讲PySpark了.然而我在学习的过程中发现,PySpark很鸡肋(至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发).为什么呢?原因如下: 1.PySpark支持的算法太少了.我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) 前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持.主要是读取数据,和streaming处

线性回归及sgd/bgd的介绍: 监督学习--随机梯度下降算法(sgd)和批梯度下降算法(bgd) 训练数据形式:          (第一列代表x1,第二列代表 x2,第三列代表 数据标签 用 0/1表示) 训练函数形式:            y = sigmod(w0+w1*x1+w2*x2) 通过训练函数就能够得到参数列向量θ([θ0,θ1,-θn]^T),当输入样本列向量x([x0,x1,-,xn]),那么我们对样本x分类就可以通过上述公式计算出一个概率,如果这个概率大于0.5,我们就

一.作业说明 给定训练集spam_train.csv,要求根据每个ID各种属性值来判断该ID对应角色是Winner还是Losser(0.1分类). 训练集介绍: (1)CSV文件,大小为4000行X59列; (2)4000行数据对应着4000个角色,ID编号从1到4001; (3)59列数据中, 第一列为角色ID,最后一列为分类结果,即label(0.1两种),中间的57列为角色对应的57种属性值. 二.思路分析及实现 2.1 思路分析 这是一个典型的二分类问题,结合课上所学内容,决定采用Log

逻辑回归二分类 今天尝试写了一下逻辑回归分类,把代码分享给大家,至于原理的的话请戳这里 https://blog.csdn.net/laobai1015/article/details/78113214   (在这片博客的基础上我加了一丢丢东西). 用到的预测函数为 其中,h为预测函数(大于0.5为一类,小于等于0.5为另一类).θ为各个特征的参数.θ=[θ1,θ2,θ3...]T 损失函数J(θ)为 利用梯度下降算法进行参数的更新公式如下: 其中,α是学习率参数,λ是正则项参数,需要自己输入.

读万卷书,不如行万里路.之前看了不少机器学习方面的书籍,但是实战很少.这次因为项目接触到tensorflow,用一个最简单的深层神经网络实现分类和回归任务. 首先说分类任务,分类任务的两个思路: 如果是多分类,输出层为计算出的预测值Z3(1,classes),可以利用softmax交叉熵损失函数,将Z3中的值转化为概率值,概率值最大的即为预测值. 在tensorflow中,多分类的损失函数为: cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_w