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svm入门视频,初学者必备
支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他
此文档使用python语言实现SVM经典机器学习算法,可以帮助初学者更好的掌握。
SVM编写需要的库函数
人工蜂群算法优化支持向量机SVM算法,
基于meanshift架构的跟踪,采用的是分类实现的,不会传统的HOG和颜色直方图特征,能够适应复杂环境下目标跟踪。
SVM支持向量机入门资料,英文版哦……
svm代码,python实现,包括数据集,实验结果图像等。参考字《机器学习实战》
采用Gabor_Palm函数提取掌纹图像的能量特征,并将得到的结果分块,分别计算每块的均值和方差作为特征向量。特征向量的长度为160.采用Gabor_SVM进行分类。同时用到了SVM的工具箱。
