svm算法应用场景,svm算法实验报告

svm算法应用场景,svm算法实验报告

SVM在文本分类中应用非常普遍，效果也非常好。本课就从SVM支持向量机算法、SVM经典应用场景、Python的scikit-learn的SVM算法实战解、LIBSVM 算法工具包实战(C++)、Spark SVMHOG+SVM的工作流程如下：首先对输入的图片进行预处理，然后计算像素点的梯度特性，包括梯度幅值和梯度方向。然后投票统计形成梯度直方图，然后对blocks进行normalize,最后收集到检测窗

1、弄清楚这个场景的数据分布，找到representation和该分布契合的模型，例如该场景的数据分布是一次型的，那我们就可以选择logistic regression、SVM等分界面为一次型的模型；如果场景有监督的文本分类算法可以分为浅层机器学习和深层机器学习两类。在2010年之前，基于浅层学习的文本分类模型占主导地位，这些浅层学习算法大都是基于统计理论的建

(2, 3)。前两个点属于一类，第三个点属于另一类，我们使用这个例子来简单说明sklearn中SVM 的初步用法：fromsklearnimportsvmX=[[2,0], [1,1],[2,3]]Y=[0,0,1]clf=svm.SVC(kernel='但是它的准确率依赖于庞大的训练集，原本受限于计算机的速度，分类效果一直不如随机森林和SVM这种经典算法

梯度下降法是解决回归模型中最简单且有效的方法之一。从严格意义上来说，由于后文中的神经网络和推荐算法中都有线性回归的因子，因此梯度下降法在后面的算法实现中也有应用。逻辑回目前OpenCV中的行人检测算法支持HOG+SVM和HOG+Cascade,两者均采用滑动窗口技术，以固定大小的窗口扫描整张图像，然后对每个窗口进行前景和背景的二分类. 为了检测不同大小的行人，还需

SVM使用铰链损失函数(hinge loss)计算经验风险(empirical risk)并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险(structural risk),是一个具有稀疏性和稳健性的分类器[2] 。SVM可以通然而，机器学习方法恰恰针对不同的应用场合实现过程相差比较大，尤其体现在参数调整方面，没有放之四海皆准的方法。因此，本讲把重点放在核心算法实现上。读者可以根据自己的具体应用，对