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学习July博文总结——支持向量机(SVM)的深入理解（下）

机器学习数据库

接上篇博文《学习July博文总结——支持向量机(SVM)的深入理解（上）》；三、证明SVM 凡是涉及到要证明的内容和理论，一般都不是怎么好惹的东西。绝大部分时候，看懂一个东西不难，但证明一个东西则需要点数学功底；进一步，证明一个东西也不是特别难，难的是从零开始发明创造这个东西的时候，则显艰难。因为任何时代，大部分人的研究所得都不过是基于前人的研究成果，前人所做的是开创性工作，而这往往是最艰难最有价值的，他们被称为真正的先驱。牛顿也曾说过，他不过是站在巨人的肩上。你，我则更是如此。正如陈希孺院士在他的著作

剑影啸清寒

2018-01-15

1.1K0

二维码生成原理及解析代码

机器学习微信小程序音视频

根据文章内容总结的摘要

剑影啸清寒

2018-01-02

8.8K2

纹理特征提取方法：LBP, 灰度共生矩阵

图像处理机器学习

本文介绍了基于OpenCV和GLCM的图像纹理特征提取和分析方法，包括灰度共生矩阵、LBP算子、灰度级-邻域系统、Gabor滤波器等。首先介绍了GLCM和LBP算子的原理，然后通过实验证明了基于这两种算子的纹理特征提取方法的效果。最后，介绍了灰度级-邻域系统和Gabor滤波器的原理和实现方法，并给出了实验结果。

剑影啸清寒

2018-01-02

6.9K0

图像纹理特征总体简述

图像处理机器学习

文章主要从统计方法、模型法和信号处理三个方面介绍了图像纹理特征提取的相关技术。统计方法主要包括直方图、灰度共生矩阵和小波变换等，模型法则包括马尔可夫随机场模型和分形模型等，信号处理法包括短时傅里叶变换和Gabor滤波器等。这些方法在图像纹理特征提取方面都有一定的应用，但每种方法都有其适用范围和优缺点。

剑影啸清寒

2018-01-02

8.2K1

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