粒子群算法优化支持向量机参数,文件中包含数据和结果图
2021-12-02 11:49:27 40KB pso优化svm分类器 优化
SVM分类】基于布谷鸟算法优化实现SVM数据分类matlab源码.zip
2021-11-23 19:30:22 730KB 简介
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训练SVM分类器进行HOG行人检测. 环境为VS2010 + OpenCV2.4.4. 使用时请自行修改工程的include目录和lib目录配置。 正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片,使用时上下左右都去掉16个像素,截取中间的64*128大小的人体。 负样本是从不包含人体的图片中随机裁取的,大小同样是64*128。 SVM使用的是OpenCV自带的CvSVM类。
2021-11-20 10:17:43 22.06MB SVM分类器 HOG行人检
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SVM有如下特征:(1)SVM学习问题可以表示为凸优化问题,因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。(2)SVM通过最大化决策边界的边缘来控制模型的能力。(3)通过对数据中每个分类属性引入一个哑变量,SVM可以应用与分类数据。(4)SVM不仅可以用在二类问题,还可以很好的处理多类问题。 本代码通过C++实现SVM的分类算法,并通过SSE实现最优解的快速计算,学习SVM的同学可以参考一下,如有不足,请指正。
2021-11-16 18:49:22 8KB C++ SVM 模式识别 分类
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基于SVM的分类预测
2021-11-16 17:00:03 150KB SVM,分类,预测
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AutoBlur_CNN_Features 基于以下代码: : 脚本,用于提取具有不同ConvNet的CNN深度特征,然后将其用于具有线性核的SVM分类器的图像分类任务,涉及以下小型数据集:足球[1],飞鸟[2],17flowers [3],ImageNet-6Weapons [4]和ImageNet-7节肢动物[4]。 使用VGG16提取的功能或MobileNet进入SVM分类器。 允许比较使用完整图像或使用AutoBlur方法过滤之间的差异 随代码一起提供了Soccer数据集,因此可以轻松对其进行测试: 足球:原始图像 SoccerAutoBlurBB:应用AutoBlur过滤技术并使用相应的边界框裁剪后的原始图像 参考: [1]范德·韦耶尔(J. van de Weijer),施密德(C. Schmid),着色局部特征提取,Proc.Natl.Acad.Sci.USA。
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SVM 分类边界可视化的 MATLAB 代码 (libsvm-3.23)
2021-11-09 17:54:45 3.37MB matlab
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一种基于有向无环图的多类SVM分类器_李昆仑
2021-11-05 10:04:31 233KB 文档
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简单易懂SVM算法C++实现代码,有助于初学者熟悉SVM的公式推导,程序流程,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,
2021-11-05 00:25:04 5KB SVM
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