SVM: 如何使用SVM

使用SVM包来求θ

我们使用已经编写好的软件包（这些软件包效率高，用得多，是经无数人证明已经很好的可以使用的软件包）来求θ，而不是自己去编写软件来求它们（就像我们现在很少编写软件来求x½）.经常使用的是liblinear和libsvm

虽然不用我们自己来写optimize函数，但是需要我们确定的是要选择C（cost function里面bias与variance权衡的参数=1/λ）,以及选择什么样的kernel函数。

一种选择是不使用kernel(也称为linear kernel),直接使用x: 这种情况是当我们的n很大（即维度很高，features很多）但是训练样本却很少的情况下，我们一般不希望画出很复杂的边界线(因为样本很少，画出很复杂的边界线就会过拟合)，而是用线性的边界线。

一种选择是使用Gaussian kernel： 这种情况需要确定σ2(平衡bias还是variance)。这种情况是当x的维度不高，但是样本集很多的情况下。如上图中，n=2,但是m却很多，需要一个类似于圆的边界线。(即需要一个复杂的边界)

时间： 2024-10-29 19:05:33

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SVM的应用领域很广,分类.回归.密度估计.聚类等,但我觉得最成功的还是在分类这一块. 用于分类问题时,SVM可供选择的参数并不多,惩罚参数C,核函数及其参数选择.对于一个应用,是选择线性核,还是多项式核,还是高斯核?还是有一些规则的. 实际应用中,多数情况是特征维数非常高.如OCR中的汉字识别,提取8方向梯度直方图特征,归一化的字符被等分成8*8的网格,每个网格计算出长度为8的方向直方图,特征维数是8*8*8 = 512维.在这样的高维空间中,想把两个字符类分开,用线性SVM是轻而易举的事,当

SVM：利用SVM算法实现手写图片识别(数据集50000张图片)—Jason niu

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整个执行过程如下:1)获取一个训练数据集. 2)创建BOW训练器并获得视觉词汇. 3)采用词汇训练SVM. 4)尝试对测试图像的图像金字塔采用滑动宽口进行检测. 5)对重叠的矩形使用非极大抑制. 6)输出结果. 该项目的结构如下: |-----car_detector|       |--detector.py| |--__init__.py| |--non_maximum.py| |--pyramid.py| |--sliding_window.py|-----car_sliding_wind

在opencv3中利用SVM进行图像目标检测和分类

采用鼠标事件,手动选择样本点,包括目标样本和背景样本.组成训练数据进行训练 1.主函数 #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace cv::ml; Mat img,image; Mat targetData, backData; bool flag = true; string wdname = "image"; voi

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