import numpy as np from sklearn import svm X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]]) y = np.array([1, 1, 2, 2]) clt = svm.SVC(probability = True) clt.fit(X, y) print clt.predict([[-0.8, -1]]) print clt.predict_proba([[-0.8, -1]])

支持向量机(SVM)中最核心的是什么?个人理解就是前4个字--"支持向量",一旦在两类或多累样本集中定位到某些特定的点作为支持向量,就可以依据这些支持向量计算出来分类超平面,再依据超平面对类别进行归类划分就是水到渠成的事了.有必要回顾一下什么是支持向量机中的支持向量. 上图中需要对红色和蓝色的两类训练样本进行区分,实现绿线是决策面(超平面),最靠近决策面的2个实心红色样本和1个实心蓝色样本分别是两类训练样本的支持向量,决策面所在的位置是使得两类支持向量与决策面之间的间隔都达到最大时决策

众所周知,opencv下有自带的供人脸识别以及行人检测的分类器,也就是说已经有现成的xml文件供你用.如果我们不做人脸识别或者行人检测,而是想做点其他的目标检测该怎么做呢?答案自然是自己训练一个特定的训练器.opencv里面比较常用的分类器有svm以及级联分类器,svm的训练以及分类很简单,这里不再赘述,这里谈谈级联分类器的训练.级联分类器可是好东西,opencv已经封装了多尺度检测方法(multiScaleDetector)以及绘制外接矩形的方法,这两个方法为目标检测提供了非常大的便利性.以下

一. 前言 由于最近有一个邮件分类的工作需要完成,研究了一下基于SVM的垃圾邮件分类模型.参照这位作者的思路(https://blog.csdn.net/qq_40186809/article/details/88354825),使用trec06c这个公开的垃圾邮件语料库(https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/treccorpus06/)作为数据进行建模.并对代码进行优化,提升训练速度. 工作过程如下: 1,数据预处理,提取每一封邮件的内容,进行分词,数据清洗.

支持向量机对线性不可分数据的处理 目标 本文档尝试解答如下问题: 在训练数据线性不可分时,如何定义此情形下支持向量机的最优化问题. 如何设置 CvSVMParams 中的参数来解决此类问题. 动机 为什么需要将支持向量机优化问题扩展到线性不可分的情形? 在多数计算机视觉运用中,我们需要的不仅仅是一个简单的SVM线性分类器, 我们需要更加强大的工具来解决 训练数据无法用一个超平面分割 的情形. 我们以人脸识别来做一个例子,训练数据包含一组人脸图像和一组非人脸图像(除了人脸之外的任何物体). 这些训

支持向量机(SVM)介绍 目标 本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 CvSVM::train 训练一个SVM分类器, 以及用 CvSVM::predict 测试训练结果. 什么是支持向量机(SVM)? 支持向量机 (SVM) 是一个类分类器,正式的定义是一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面. 换句话说,给定一些标记(label)好的训练样本 (监督式学习), SVM算法输出一个最优化的分隔超平面. 如何来界定一个超平面是不是最优的呢? 考虑如下问题: 假设给定一些分属于两类

源地址:http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/03/26/262113.html 从 SVM的那几张图可以看出来,SVM是一种典型的两类分类器,即它只回答属于正类还是负类的问题.而现实中要解决的问题,往往是多类的问题(少部分例外,例如垃圾邮件过滤,就只需要确定“是”还是“不是”垃圾邮件),比如文本分类,比如数字识别.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. 还以文本分类为例,现成的方法有很多,其中一种一劳永逸的方法,就是真

支持向量机SVM是从线性可分情况下的最优分类面提出的.所谓最优分类,就是要求分类线不但能够将两类无错误的分开,而且两类之间的分类间隔最大,前者是保证经验风险最小(为0),而通过后面的讨论我们看到,使分类间隔最大实际上就是使得推广性中的置信范围最小.推广到高维空间,最优分类线就成为最优分类面. 支持向量机是利用分类间隔的思想进行训练的,它依赖于对数据的预处理,即,在更高维的空间表达原始模式.通过适当的到一个足够高维的非线性映射,分别属于两类的原始数据就能够被一个超平面来分隔.如下图所示: 空心点和

ROC和AUC介绍以及如何计算AUC from:http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,对两者的简单介绍见这里.这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点,以及更为深入地,讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC. ROC曲线 需要提前说明的是,我们这里只讨论二值分类器.对

从 SVM的那几张图能够看出来,SVM是一种典型的两类分类器.即它仅仅回答属于正类还是负类的问题.而现实中要解决的问题,往往是多类的问题(少部分例外,比如垃圾邮件过滤,就仅仅须要确定"是"还是"不是"垃圾邮件).比方文本分类,比方数字识别.怎样由两类分类器得到多类分类器,就是一个值得研究的问题. 还以文本分类为例.现成的方法有非常多,当中一种一劳永逸的方法,就是真的一次性考虑全部样本,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: waterm

#include "cv.h" #include "highgui.h" #include "stdafx.h" #include <ml.h> #include <iostream> #include <fstream> #include <string> #include <vector> using namespace cv; using namespace std; int ma

1.首先,你需要安装完成Matlab. 2.将libsvm-3.17.zip和drtoolbox.tar文件解压到:libsvm-3.17文件夹和drtoolbox,并放到MATLAB的工具箱安装目录下, 例如:C:\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox目录下. 3.启动Matlab. 4.单击File菜单下的Set Path...菜单项,打开Set Path对话框. 5.单击Add with Subfolders...命令按钮,进入C:\Program Fil

本博客只用于学习,如果有错误的地方,恳请指正,如需转载请注明出处. 看机器学习也是有一段时间了,这两天终于勇敢地踏出了第一步,实现了HOG+SVM对图片分类,具体代码可以在github上下载,https://github.com/subicWang/HOG-SVM-classifer.大家都说HOG+SVM是在行人检测中很合拍的一对.至于为啥,我也讲不清楚.我猜想这么合拍的一对应用在图片分类上效果应该也不错吧,事实证明确实还行,速度挺快,分类正确率还行.我用的数据集是http://www.cs.

iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集,英文全称是Anderson’s Iris data set.iris包含150个样本,对应数据集的每行数据.每行数据包含每个样本的四个特征和样本的类别信息,所以iris数据集是一个150行5列的二维表.通俗地说,iris数据集是用来给花做分类的数据集,每个样本包含了花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度四个特征(前4列),我们需要建立一个分类器,分类器可以通过样本的四个特征来判断样本属于山鸢尾.变色鸢尾还是维吉尼亚鸢尾(这三个名词都是花的品种). 数

转自:http://www.lining0806.com/%E5%B0%86svm%E7%94%A8%E4%BA%8E%E5%A4%9A%E7%B1%BB%E5%88%86%E7%B1%BB/ SVM是一种典型的二类分类器,是采用最大间隔化策略来确定特征空间中最优超平面的,也就是说它只能回答属于正类还是负类的问题.而现实中要解决的往往是多类分类问题,如何将一个二类分类器转换成一个多类分类器呢? 一.一对多方法 比如有k个类别,每次分类都把1个类别作为正样本,其余k-1个类别作为负样本,依次类推.

]]]]]])rand2 = np.array([[]]]]]])label = np.array([[]]]]]]]]]]])data = np.vstack((rand1]]])pt_data = np.array(pt_data,dtype = 'float32')print(pt_data)(par1,par2) = svm.predict(pt_data)print(par2)

注意:opencv-2.4.10 #include "stdio.h"#include "string.h"#include "iostream" #include "opencv/cv.h"#include "opencv/cxcore.h"#include "opencv/highgui.h"#include "opencv/ml.h"#include "

SVM算法比较复杂,数学功底要求很高. 详见七月大神博客<支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)>

http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/16105073 http://blog.csdn.net/u011263315/article/details/41447545

题意: INPUT: The input of the first line is an integer T, which is the number of test data (T<120). Then T data follows. For each data, there are 10 integer numbers on one line, which are the coefficients and constant a, b, c, d, e, f, g, h, i, j of th