SVM 最大间隔目标优化函数(NG课件2)

2014年9月28日 16:39 ?? ? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?? ? 几何边距 ?? ? ? ? ? 已使用 Microsoft OneNote 2013 创建.

2014年9月28日 16:39 一个二维空间点的示例 ? ? 已使用 Microsoft OneNote 2013 创建.

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

参考链接: 1.https://blog.csdn.net/TaiJi1985/article/details/75087742 2.李航<统计学习方法>7.1节 线性可分支持向量机与硬间隔最大化 3.https://zhuanlan.zhihu.com/p/45444502,第三部分 手推SVM 本文目标:理解SVM的原始目标,即间隔最大化,并将其表示为约束最优化问题的转换道理. 背景知识:假设已经知道了分离平面的参数w和b,函数间隔γ',几何间隔γ,不懂的可以参考书本及其它. 为了将线性可

1. 前言 在前一篇1. 支持向量机(SVM)原理中,我们对线性可分SVM的模型和损失函数优化做了总结.但是大家有没发现,之前的文章介绍的支持向量机会无法处理一些情况,比如在有0,1两类,在0类的中间出现了几个1类的异常点,这样的话要之前最原始的SVM绝对分离两个类基本是不可能的了.本文对支持向量机做一个推广,允许超平面能够错分一些点,来达到能分离异常点. 2. SVM异常点问题 有时候本来数据的确是可分的,也就是说可以用线性分类SVM的学习方法来求解,但是却因为混入了异常点,导致不能线性可分,

其实在深度学习分类中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念.为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋,这里我重新说明一次:目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象,目标识别是用来判断图片上这个对象是什么.识别通常只处理已经检测到对象的区域,例如,人们总是会使在已有的人脸图像的区域去识别人脸. 传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法,后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题.在这里我们主要介绍如何利用OpecnCv来实现传统目标检测和识别,在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,这里

本栏目内容来源于Andrew NG老师讲解的SVM部分,包括SVM的优化目标.最大判定边界.核函数.SVM使用方法.多分类问题等,Machine learning课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml 大家对于支持向量机(SVM)可能会比较熟悉,是个强大且流行的算法,有时能解决一些复杂的非线性问题.我之前用过它的工具包libsvm来做情感分析的研究,感觉效果还不错.NG在进行SVM的讲解时也同样建议我们使用此类的工具来运用SVM. (一)优化目标(Opt

? ? ? ? ? ?支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 在支持向量机原理(一) 线性支持向量机中,我们对线性可分SVM的模型和损失函数优化做了总结.最后我们提到了有时候不能线性可分的原因是线性数据集里面多了少量的异常点,由于这些异常点导致了数据集不能线性可分,本篇就对线性支持向量机如何处理这些异常点的原理方法做一个总结

关于软间隔SVM和非线性SVM,在学习过程中,估计有很多入门的同学会好奇软间隔和硬间隔的区别有没有更合理的解释?软间隔中引入的松弛变量到底是什么?软间隔的优化函数和硬间隔的优化函数化简之后,为什么长得这么类似?有没有更形象的方式来划分软间隔中的支持向量,噪声点和误分类的点?软间隔SVM的代价函数,硬间隔SVM的代价函数和合页损失函数是一致的吗?以及核函数是个什么玩意?核函数的优点到底怎么解释? 下面我将用EM算法的思想去解释软间隔和硬间隔的区别,并用通俗易懂的语言解释松弛变量的几何含义,以及系数