SVM

opencv 视觉项目学习笔记（二）：基于 svm 和 knn 车牌识别 – 张居斜

opencv 视觉项目学习笔记（二）：基于 svm 和 knn 车牌识别车牌识别的属于常见的模式识别， […]

支持向量机 (一)：线性可分类 svm

拉格朗日乘子法 – KKT条件 – 对偶问题支持向量机 (一)：线性可分类 svm […]

[Python] 波士顿房价的7种模型(线性拟合、二次多项式、Ridge、Lasso、SVM、决策树、随机森林)的训练效果对比

本文为学习python的系列笔记之一，记录7种常见模型的训练方法，备用。目录 1. 载入数据列解释Colu […]

西瓜书第六章 -SVM

目录第一部分：硬间隔知识点一：从单边Margin开始讲起：单边margin的计算：【即，点到直线距离公式 […]

[转]basler多相机拍照，通过opencv(3.4.1) svm 实时颜色分类（基于C++）

一、背景及实现效果介绍： 1.1背景简介该示例基于工业4.0的项目，具体产线技术，流程这里就不多说了，主要说 […]

ML- 核函数(Kernel) 的 SVM

核函数(Kernel) 的 SVM, 解决线性不可分问题. Why 核函数目的是为了解决线性不可分问题. 核 […]

SVM

转自：https://blog.csdn.net/wspba/article/details/60572886 […]

《机器学习技法》—soft-margin SVM

1. soft-margin SVM的形式其中ξn表示每个点允许的犯错程度（偏离margin有多远），但是 […]

机器学习技法–学习笔记04–Soft SVM

背景之前所讨论的SVM都是非常严格的hard版本，必须要求每个点都被正确的区分开。但是，实际情况时很少出现这 […]

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)

线性SVM SVM的优化目标是最大化分类边距，边距是指两个分离的超平面(决策边界)间的距离，位于分类边距上的数 […]

感知机与支持向量机 (SVM)

感知机与SVM一样都是使用超平面对空间线性可分的向量进行分类，不同的是：感知机的目标是尽可能将所有样本分类正确 […]

详解SVM模型——核函数是怎么回事

大家好，欢迎大家阅读周二机器学习专题，今天的这篇文章依然会讲SVM模型。也许大家可能已经看腻了SVM模型了， […]

《机器学习_07_03_svm_核函数与非线性支持向量机》

一.简介前两节分别实现了硬间隔支持向量机与软间隔支持向量机，它们本质上都是线性分类器，只是软间隔对“异常点” […]

《机器学习_07_02_svm_软间隔支持向量机》

一.简介上一节介绍了硬间隔支持向量机，它可以在严格线性可分的数据集上工作的很好，但对于非严格线性可分的情况往 […]

《机器学习_07_01_svm_硬间隔支持向量机与SMO》

一.简介支持向量机(svm)的想法与前面介绍的感知机模型类似，找一个超平面将正负样本分开，但svm的想法要更 […]

支持向量机推导及其实现

支持向量机推导及其实现支持向量机背景知识最优化问题一般是指对于某一个函数而言，求解在其指定作用域上的全局 […]

支持向量机 (二)：软间隔 svm 与核函数

拉格朗日乘子法 – KKT条件 – 对偶问题支持向量机 (一)：线性可分类 svm […]

基于sklearn的分类器实战

已迁移到我新博客，阅读体验更佳基于sklearn的分类器实战完整代码实现见github：click me 一 […]

支持向量机

引言 SVM的数学推导真的是我一生的痛，看看觉得很懂，但是过了3秒，就在纠结，为什么可以这样换算？今天早上在看 […]

支持向量机(SVM)的推导(线性SVM、软间隔SVM、Kernel Trick)

支持向量机(SVM)的推导(线性SVM、软间隔SVM、Kernel Trick) 线性可分支持向量机给定线性 […]

结构化学习

结构化学习一．问题的提出我们先回想一下之前经常处理的问题，我们常常是在给定这样一组模式的情况下: $$({ […]

支持向量机(SVM)的值得玩味的一些要点

支持向量机(SVM)的值得玩味的一些要点一. 引语　　作为感知机（perceptron）的重要发展，在早期 […]

文本分类学习（十）构造Libsvm 的C# wrapper（调用c/c++动态链接库）

前言：对于SVM的了解，看前辈写的博客加上读论文对于SVM的皮毛知识总算有点了解，比如线性分类器，和求凸二次 […]

【机器学习】从SVM到SVR

注：最近在工作中，高频率的接触到了SVM模型，而且还有使用SVM模型做回归的情况，即SVR。另外考虑到自己从第 […]

从感知机到 SVM，再到深度学习（一）

从感知机到 SVM，再到深度学习（一） 2018-04-09 20:58 by xinchen1111, &# […]

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