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实战案例-使用支持向量机(SVM)算法进行人脸识别
实战案例-使用支持向量机(SVM)算法进行人脸识别
上传者:
zy_dreamer
|
上传时间: 2022-06-17 16:06:30
|
文件大小: 206KB
|
文件类型: ZIP
SVM
人脸识别
支持向量机
本资源包括使用支持向量机(SVM)算法进行人脸识别预测的全部源码 SVM就是帮我们找到一个超平面,这个超平面能将不同的样本划分开,同时使得样本集中的点到这个分类超平面的最小距离(即分类间隔)最大化。 支持向量机算法(Support Vector Machine,SVM),是一种二分类模型。 对于二分类问题,如果我们从数据集是否线性可分角度来看的话(线性可分通俗理解就是画一条直线,可以直接将两种类型的数据分开),可以将数据分为三种类型,一类是线性可分的、一类是近似线性可分(有一些异常点导致无法线性可分)、一类是线性不可分。 这三种场景对应的SVM的算法分别是硬间隔SVM、软间隔SVM和非线性SVM。 本案例使用支持向量机(SVM)算法实现人脸识别功能。 算法内容包括: 1、获取数据集 2、数据划分 3、PCA特征提取 4、使用线性SVM进行预测 5、交叉验证 6、超参数调优 7、预测结果分析 8、混淆矩阵评估
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