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博客
- OpenCV集成了这种学习算法,它被包含在ml模块下的CvSVM类中,下面我们用OpenCV实现SVM的数据准备、模型训练和加载模型实现分类,为了理解起来更加直观,我们用三个工程来...
- https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/68067098/
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博客
- 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,...
- https://blog.csdn.net/qq_26898461/article/details/50481803
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博客
- trains a support vector machine (SVM) classifier on data taken from two groups. TRAINING is a numeric matrix of predictor data(TRAINING是预测数据的一...
- https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/54178685
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博客
- SVM -- 支持向量机 ,从名字就可以看出,跟向量紧密联系。好吧,说白了 SVM 就是将向量进行二分类的算法。 什么是支持向量? 在解释这个问题之前,先解释什么叫线...
- https://blog.csdn.net/qq_32023541/article/details/80095468
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博客
- (1)svmtrain函数,其是一个训练分类模型的函数:SVMStruct = svmtrain(Training,Group,Name,Value),其输入参数为(训练数据,训练数据相应组属性,可选参数名,可选参...
- https://blog.csdn.net/lwwangfang/article/details/52351715
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博客
- SVM1.基本概念支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大。SVM是用来解决二分类问题的有监督学...
- https://blog.csdn.net/weixin_42042680/article/details/80832854
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博客
- Linear separable是指,当我们想用一个分割平面,将两个数据分割开时,存在至少一个分割面,使两个数据可以完全分离,则我们认为这个SVM是线性可分SVM。 2. ...
- https://blog.csdn.net/github_38325884/article/details/74418365
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博客
- 可以说,任何一种二分类的问题都在理论上都可以用SVM解决。 当然,SVM如此强大的原因也要归功于它背后巧妙而又复杂的数学原理,如果没有相关的基础,学习SVM是一件费...
- https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/81126423
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博客
- 惊呼——SVM支持向量机三重境界!... 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...
- https://blog.csdn.net/yj1556492839/article/details/80223698
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博客
- 我们在开始接触SVM时肯定听到过类似这样的话,决定决策边界的数据叫做支持向量,它决定了margin到底是多少,而max margin更远的点,其实有没有无所谓。 然后一般会...
- https://blog.csdn.net/kingzone_2008/article/details/84900363
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博客
- 原报错代码：Ptr<SVM> svm = SVM::load<SVM>(SVMName);修改为：Ptr<SVM> svm = SVM::load(SVMName);运行正常！
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作者：
qq_37772475
日期：2018-03-20
https://blog.csdn.net/qq_37772475/article/details/79633178 1040次阅读
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博客
- SVM内容繁多，打算用五篇文章来记述。SVM之问题形式化描述给出SVM的问题描述与基本模型；SVM之对偶问题将SVM求解转换为对偶问题的求解；SVM之核函数描述了SVM引人核函数进行特征向高维映射的过程；SVM之解决线性不可分描述了SVM对线性不可分数据的处理方法；另外，写在SVM之前——凸优化与对偶问题本身与SVM无关，但涉及了SVM优化问题求解的基础，是SVM之对偶问题和SVM之解决线性不可分
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作者：
wuxiaosi808
日期：2017-09-02
https://blog.csdn.net/wuxiaosi808/article/details/77803513 677次阅读
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博客
- 传统机器学习–SVM
SVM的原理
SVM应用场景
SVM优缺点
SVM sklearn 参数学习
利用SVM模型结合 Tf-idf 算法进行文本分类
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作者：
xh999bai
日期：2019-04-17
https://blog.csdn.net/xh999bai/article/details/89326946 118次阅读
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博客
- SVM之问题形式化描述给出SVM的问题描述与基本模型；SVM之对偶问题将SVM求解转换为对偶问题的求解；SVM之核函数描述了SVM引人核函数进行特征向高维映射的过程；SVM之解决线性不可分描述了SVM对线性不可分数据的处理方法；另外，写在SVM之前——凸优化与对偶问题本身与SVM无关，但涉及了SVM优化问题求解的基础，是SVM之对偶问题和SVM之解决线性不可分的
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作者：
u014711234
日期：2017-08-13
https://blog.csdn.net/u014711234/article/details/77145570 416次阅读
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博客
- n n 简介nn 学习SVM（一） SVM模型训练与分类的OpenCV实现 n学习SVM（二） 如何理解支持向量机的最大分类间隔 n学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题 n学习SVM（四） 理解SVM中的支持向量（Support Vector） n学习SVM（五）理解线性SVM的松弛因子nnAndrew Ng 在斯坦福大学的机器...
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作者：
monk1992
日期：2018-08-24
https://blog.csdn.net/monk1992/article/details/82016647 1425次阅读
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博客
- 学习SVM（一） SVM模型训练与分类的OpenCV实现 学习SVM（二） 如何理解支持向量机的最大分类间隔 学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题 学习SVM（四） 理解SVM中的支持向量（Support Vector） 学习SVM（五）理解线性SVM的松弛因子Andrew Ng 在斯坦福大学的机器学习公开课上这样评价支持向量机： support vector
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作者：
AMDS123
日期：2018-03-17
https://blog.csdn.net/AMDS123/article/details/79593045 1009次阅读
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博客
- n n 简介nn 学习SVM（一） SVM模型训练与分类的OpenCV实现 n学习SVM（二） 如何理解支持向量机的最大分类间隔 n学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题 n学习SVM（四） 理解SVM中的支持向量（Support Vector） n学习SVM（五）理解线性SVM的松弛因子nnAndrew Ng 在斯坦福大学的机器...
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作者：
monk1992
日期：2018-08-16
https://blog.csdn.net/monk1992/article/details/81710590 541次阅读
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博客
- SVM有三宝：间隔、对偶、核技巧（核函数）
三个不同的分类算法：hard-margin SVM、soft-margin SVM、Kenel SVM
SVM起初用来解决二分类问题
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作者：
Pit3369
日期：2019-04-01
https://blog.csdn.net/Pit3369/article/details/88941100 397次阅读
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博客
- 学习SVM（一） SVM模型训练与分类的OpenCV实现
学习SVM（二） 如何理解支持向量机的最大分类间隔
学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题
学习SVM（四） 理解SVM中的支持向量（Support Vector）
学习SVM（五）理解线性SVM的松弛因子
Andrew Ng 在斯坦福大学的机器学习公开课上这样评价支持向量机：
support vector
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作者：
eric_e
日期：2019-04-24
https://blog.csdn.net/eric_e/article/details/89502442 43次阅读
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博客
- SVM的原理
2. SVM应用场景
3. SVM优缺点
4. SVM sklearn 参数学习
5. 利用SVM模型结合 Tf-idf 算法进行文本分类
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作者：
weixin_42317507
日期：2019-04-17
https://blog.csdn.net/weixin_42317507/article/details/89366032 69次阅读
