https://www.cnblogs.com/qinguoyi/p/7272218.html //摘自：http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html#include <opencv2/core/core.hpp>...
一、概念 1、分离超平面：空间内能够将数据分为不同类别的平面 2、线性可分：不同类别数据能够被一个超平面完全分开 3、损失项：模型在数据上违反自身分类原则的程度（是一个求和项） 4、损失系数：损失项的系数（是一个超参数，由模型给定） 5、损失函数L = min (1/2*(||w||)2) + C*max(Σi max(0,1-y(i...
1、主要内容 硬间隔表示实例中的每个点都必须被正确分开， 这样在保证每个点都被正确分开后会造成一个问题就是过拟合的出现，为了解决过拟合问题，引入软间隔的支持向量机，允许少部分的点出错。上节课中讲了kernel技巧，就是将内积和特征转换这两步合成一个步骤来做，移除计算过程中对特征数量d的依赖： 2、软间隔的定义 svm的过拟合问题 1 转换...
原文链接：http://blog.csdn.net/gjy095/article/details/9243153 上一篇文章，不是很详细，这一篇解释的清晰些，请访问原始链接。 Rtrees介绍！参考链接：http://docs.opencv.org/modules/ml/doc/random_trees.html Opencv提供了几种分类器，例程里通过字...
第二部分：转化为对偶问题进一步简化 这一部分涉及的数学原理特别多。如果有逻辑错误希望可以指出来。 上一部分得到了最大间隔分类器的基本形式： 其中i=1,2,3...m 直接求的话一看就很复杂，我们还需要进一步简化。 这里就需要介绍拉格朗日乘子法。介绍它还是从最最简单的形式说起： 一.关于优化问题的最基本的介绍优化问题这里面有很多东西，我先给出参考过的资...
上一节讲线性SVM时，文末提到在线性可分的情况下，找到一个支持向量，可求得b 但是当出现下图实例时，一些异常点导致的线性不可分 针对这种情况SVM提出了软间隔（soft margin），相对于硬间隔来说，简单将线性SVM看做硬间隔。 回顾硬间隔时优化目标： min $frac{1}{2}left | w_{2} ight |_{2}^{2}$ $s....
首先我们知道Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主，那么PCL中也是利用这一思想来进行行人的检测， 总体思路： 1、提取正负样本hog特征 2、投入...
svm是一种分类算法，一般先分为两类，再向多类推广一生二，二生三，三生。。。 大致可分为： 线性可分支持向量机 硬间隔最大化hard margin maximization 硬间隔支持向量机 线性支持向量机 软间隔最大化soft margin maximization 软间隔支持向量机 非线性支持向量机 核函数kernel function...
原地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/76946313 一. 简单概括一下SVM： SVM 是一种二类分类模型。它的基本思想是在特征空间中寻找间隔最大的分离超平面使数据得到高效的二分类，具体来讲，有三种情况（不加核函数的话就是个线性模型，加了之后才会升级为一个非线性模型）： 当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性...
在svm中，训练是一个十分重要的步骤，下面我们来看看svm的train部分。 在libsvm中的svm_train中分别有回归和分类两部分，我只对其中分类做介绍。 分类的步骤如下： 统计类别总数，同时记录类别的标号，统计每个类的样本数目 将属于相同类的样本分组，连续存放 计算权重C 训练n(n-1)/2 个模型 初始化nozero数组，便于统计SV /...