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深度学习与计算机视觉

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学习SVM(五)理解线性SVM的松弛因子
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 先说一个事引出这个博客的内容,我最近投的一篇论文被拒稿,用到的方法使SVM(很惭愧,还在用20年前的算法,当然这并不是重点),审稿意见里面有一段话是这样说的(说的很中肯):“该方法本身的特点来看就很难达到100%正确率”,当然这并不
chaibubble
2018-01-15
1.6K0
学习SVM(四) 理解SVM中的支持向量(Support Vector)
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 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。 然后一般会配一张图说明一下哪些是支持向量(Support Vec
chaibubble
2018-01-15
6980
学习SVM(三)理解SVM中的对偶问题
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 网上有很多关于SVM的优秀博客与其他学习资料,而个人感觉本系列博客与其他关于SVM的文章相比,多了一些细节的证明,比如线性分类器原理,支持向量原理等等。 同样是SVM,在《支持向量机导论》中有170+页的内容,而在《机器学习
chaibubble
2018-01-15
1.3K0
学习SVM(二) 如何理解支持向量机的最大分类间隔
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 SVM算法在在1995年正式发表,在针对中小型数据规模的分类任务上有着卓越的效果,同时有着完整的理论证明,在20世纪末的几年和21世纪初的10年完胜神经网络,吴恩达在其2003年的《Machien learning》公开课上用两
chaibubble
2018-01-15
1.6K0
建模-判断一列数是不是等差数列
该文讲述了如何判断一个数列是否为等差数列,并给出了相应的算法实现。主要包括计算最大值、最小值、个数和公差,然后根据这些值判断数列是否满足等差数列的条件。
chaibubble
2018-01-02
1K0
Windows Python2.7配置OpenCV3.2
摘要总结:本文介绍了如何配置Python2.7环境以使用OpenCV3.2,包括安装Python、Numpy、Matplotlib和OpenCV,并提供了在Python2.7环境下安装OpenCV3.2的步骤和示例代码。
chaibubble
2018-01-02
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OpenCV 利用getTickCount()与getTickFrequency()计算执行时间
该文介绍了如何利用OpenCV中的getTickCount()与getTickFrequency()函数计算代码执行时间,提供了一个在C++和Python中实现的简单示例。
chaibubble
2018-01-02
2.5K0
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