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图像处理：电网图资智能识别技术的研究的步骤

图像处理：电网图资智能识别技术的研究的步骤预处理算法滤波图像增强图像分割预处理算法结果：构成训练样本和测试样本特征提取形状进行归一化处理提取各阶矩特征值特征值进行归一化处理训练SVM得参数设计电气设备的分类器图像识别提取待识别的电气设备图像的特征向量与模板库中样本进行匹配采用投票法对待识别的电气设备进行分类图像识别算法结果

practiceandstudy·2023-01-06 09:38

python机器学习包sklearn支持向量机（SVM）模型

支持向量机（SVMs）是一套用于分类、回归和异常值检测的监督学习方法。支持向量机的优点是：在高维空间中有效。在维数大于样本数的情况下仍然有效。

qq_27390023·2023-01-06 00:44

python基于sklearn的SVM和留一法（LOOCV）进行二分类

基于sklearn的SVM和留一法（LOOCV）进行二分类需要的导入包importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimportLeaveOneOutfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.svmimportSVCimportscipy.ioasscio

张小李的风·2023-01-06 00:44

sklearn学习之LR算法实践

scikit-learn是python的一个机器学习算法集成模块，功能强大，包含了常见的逻辑回归，决策树，朴素贝叶斯，SVM等常见的机器学习算法。对于日常科研和工作上的处理，基本都可以满足要求。

zuolixiangfisher·2023-01-05 19:33

基于神经网络的语音识别,神经网络语音合成

语音增强（单麦克风语音增强，麦克风阵列语音增强），语音识别（动态时间规整，DTW；隐马尔科夫模型，HMM；支持向量机分类模型，SVM；人工神经网络模型，ANN；高斯混合模型，GMM），语音合成（线性预测编码模型

普通网友·2023-01-05 19:49

机器学习、深度学习、强化学习

15、比较LR和GBDT，在什么情况下LR优于GBDT正则化线性模型SVM支持向量机包

fighting233·2023-01-05 19:46

机器学习基本概念

常用算法：近邻法、感知机、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归模型、SVM(支持向量机SupportVectorMachine)、adaBoost、贝叶斯网络、神经网络等。

JYCG·2023-01-05 17:02

【AI】PyTorch实战（三）：迁移学习

迁移学习迁移学习feature+classifier：通常做法就是在大的数据集（比如ImageNet）上训练出一个CNN，然后提取最后一层卷积层或者倒数第二层全连接层的输出作为CNN特征，然后直接使用SVM

郭老二·2023-01-05 15:26

车牌识别-字符识别(HOG+SVM)

车牌识别-字符识别算法识别架构实用HOG+SVM算法实现，结合MATLAB进行验证，该算法具有百分之90以上的识别率，具有非常强的实用价值。

BACKKOM_D·2023-01-05 14:44

使用K-NN，多类感知器和SVM等分类器进行手写数字识别的比较研究

手写数字是日常生活中的常见部分。如今，机器学习方法正在以超过人类准确性的精度对手写数字进行分类。这些方法用于制造光学字符识别器（OCR），其中包括从纸张读取文本并将图像转换为计算机可以操纵的形式（例如，转换为ASCII码）。这项技术解决了许多问题，例如自动识别以下内容：邮政编码：邮政编码由一些数字组成，是字母中最重要的部分之一，可将其传递到正确的位置。许多年前，邮递员会手动读取邮政编码以进行邮递。

求offer滚滚来·2023-01-05 14:44

python识别字母代码_Python3.5 + sklearn利用SVM自动识别字母验证码方法示例

前言最近正在研究人工智能，为了加深对算法的理解，决定写个自动设别验证码的程序。看了看网上的demo，大部分都是python2的写法，而且验证码的识别都是用的数字做例子，那我就写个基于python3字母识别的程序，不过一路写下来碰到不少坑，大家感兴趣的话可以慢慢看。图片识别有几个比较大的步骤是必须完成的：1、有大量的验证码图片作为样本2、图片要进行处理流程是：灰度化==》二值化==》字符切割==》识

weixin_39942726·2023-01-05 14:43

目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征

Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出

lien0906·2023-01-05 14:42

使用Hog特征进行字母和数字的分类

对图像进行预处理；对收集的单个字符进行二值化，进行数据均衡，并且将所有的字符图片直接resize为20*20（有过进行等比例缩放后padding为20*20，最终算法效果较差）2）提取hog特征3）进行svm

猫猫与橙子·2023-01-05 14:11

机器学习笔记-opencv2与opencv3手写体字母或者数字识别

参考：利用SVM(支持向量机)和MNIST库在OpenCV环境下实现手写数字0~9的识别opencv3随机决策森林——OpenCV类CvRTrees使用实例（数字识别）opencv2基于qt和opencv3

会思考的鱼·2023-01-05 14:11

基于SMO的支持向量机的Python实现并用于新闻文本分类

一、SMO算法二、支持向量机的实现#SVM的实现importnumpyasnpimportrandomimportcopyimportmathimporttime"""函数说明:计算核函数的值Parameters

黄桃罐头_hhh·2023-01-05 12:33

gensim.word2vec 训练词向量

importjiebaimportnumpyasnpimportpandasaspdfromgensim.models.word2vecimportWord2Vecimportjoblibfromsklearn.svmimportSVC

little fly·2023-01-05 10:46

2022 机器学习岗位算法最全面面试题汇总

本资料有详细的知识体系目录，从机器学习模型，线性模型（LR,Lasso,Ridge）,验证方式（过拟合，欠拟合，交叉验证等），分类，正则化，特征工程，决策树，KNN,SVM,集成学习等

cc13186851239·2023-01-05 09:17

2018 年大疆机器学习算法工程师春季提前批笔试题

一、单项选择题1.考察SVM分类和深度学习逻辑回归分类的区别B.SVM只能应用于线性分

weixin_30666943·2023-01-05 08:37

【一起入门MachineLearning】中科院机器学习第课-支持向量机SVM*

2021秋季中国科学院大学周晓飞老师的机器学习”课程记录，不仅仅是课程笔记噢～如果感兴趣的话，就和我一起入门MachineLearning吧目录思想与数学原理软间隔与硬间隔对偶问题核函数方法思想与数学原理SVM

vector<>·2023-01-05 08:06

【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【选择题13,14,15,16,17,26,27,65+多选题11,22+简答题2】

目录选择题13选择题14选择题15选择题16选择题17选择题26选择题27选择题65多选题11多选题22简答题2知识点可以参考：【一起入门MachineLearning】中科院机器学习第*课-支持向量机SVM

vector<>·2023-01-05 08:36

SVM对噪声敏感的原因

SVM的目的是求出与支持向量有最大距离的直线，以每个样本为圆心，该距离为半径作圆。

双料高级猿·2023-01-05 08:36

SVM的核函数

总结一下SVM的核函数。

加油上学人·2023-01-05 08:15

svm——核函数

SVM算法的原理就是找到一个分割超平面，它能把数据正确的分类，并且间距最大！但并不总是线性可分，我们可以将样本通过一个映射函数把它从原始空间投射到一个更高维的特征空间，使得样本在这特征空间线性可分。

凯旋的铁铁·2023-01-05 08:44

SVM的核函数详解

文章目录1、核函数背景核函数正式定义2、高斯核函数2.2参数带宽σ\sigmaσ的影响2.3高斯核函数的实际意义2、多项式核函数4、参考资料1、核函数背景本文为核函数进阶教程，希望看文章之前最好对核函数有一些最基本的了解，不然有些地方可能会看不太懂。我们来看一下我们面临的一个实际问题如图所示，要在二维空间中找一个超平面（此时是一条直线）奖两个类别划分开，是不太可能的事情。这个时候我们就需要核函数帮

ZEERO~·2023-01-05 08:38

机器学习-笔记（三）-svm处理非线性问题

1.放宽条件仅仅将可选函数框定在线性函数是不够的，不能很好的划分不同的类别，万一划分样本的超平面需是一个无法用线性函数表示的曲面呢。由于在线性可分的限制条件下，线性不可分的数据集是无解的，因此我们需要放宽限制条件，增加新的条件，得到解。放宽限制条件的基本思路：对每个训练样本及标签（Xi，Yi）设置一个松弛变量增加新的条件：松弛变量>0，松弛变量的比例因子C是人为设定，这种事先人为设定的参数叫超参数

Blue_Y28·2023-01-05 03:48

【机器学习原理】SVM支持向量机分类算法

文章目录一、支持向量机：线性分类器的“王者”1.距离2.支持向量3.从更高维度看“线性不可分”二、支持向量机分类的算法原理1.基本思路(1)最大间隔(2)高维映射(3)核函数(4)支持向量机的真正运行机制(5)核技巧2.数学解析(1)点到超平面的距离(2)间隔最大化(3)核函数3.具体步骤三、在Python中使用支持向量机分类算法四、支持向量机分类算法的使用场景一、支持向量机：线性分类器的“王者”

ZhShy23·2023-01-04 23:39

【2 - 随机森林 - 案例部分：随机森林在乳腺癌数据上的调参】菜菜sklearn机器学习

sklearn中的数据预处理和特征工程第四期：sklearn中的降维算法PCA和SVD第五期：sklearn中的逻辑回归第六期：sklearn中的聚类算法K-Means第七期：sklearn中的支持向量机SVM

如何原谅奋力过但无声·2023-01-04 20:14

支持向量机文本分类python_TextGrocery，更好用的文本分类Python库

经历半年的文本分类实践，我们基本已断定，最好的文本分类算法就是SVM--支持向量机。但是纵然知道了天机，新手做文本分类仍然需要学习不少东西，例如算法原理、分词、向量化等等。

vjcdtstcjj·2023-01-04 20:57

【无标题】

MaxHalford/prince:Pythonfactoranalysislibrary(PCA,CA,MCA,MFA,FAMD)MachineLearning_Zhouzhihua_ProblemSets/SVMvsBPnnvsCART.ipynbatmaster

DYSLEXIA-·2023-01-04 18:41

基于LBP和LPQ特征融合的PSO-SVM缺陷分类附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。⛄内容介绍钢板在生产及使用过程中产生的表面缺陷不仅影响外观还会降低产品的性能,针对目前检测的效率低,误差大提出了一种结合图像处理与粒子群优化支持向量机的缺陷分类检测系统.利用融合空域的局部二值模式和频域局部相位量化两种特征提取方式的优势对工件的图像进行缺

matlab科研助手·2023-01-04 12:41

机器学习中遇到的报错

=1(dim0)是在用svm时产生的错误，大概意思是维度没有对齐，强烈建议大家去输出一下参数（矩阵）的形状，这样就比较明显data.shape->(1,0)#这种就是很明显数据没有读出来，是个空值之所以我这里出现类似这个问题的原因就是

钢盔兔·2023-01-04 11:02

机器学习常用算法

线性回归二、逻辑回归三、决策树四、随机森林五、梯度提升数adaboostxgboost六、贝叶斯七、KNN最近邻八、聚类1.kmeans2.dbscan3.mean—shift九、降维PCA十、支持向量机SVM

cxb1998·2023-01-04 10:57

自然语言处理第十章信息抽取复习

信息抽取概述从任务内容分为：从处理文档类型分为：从发展时间和处理文档分为：实体识别与抽取限定域命名实体识别基于规则或字典的方法：规则模版（字典）+匹配统计学习方法：特征工程+算法（PRanking/margin/SVM

SiYuanFeng·2023-01-04 09:14

图像特征提取——HOG特征，LBP特征，Haar特征

Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于

莫谈天下·2023-01-04 09:14

目标检测的图像特征提取之——HOG特征

Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出

DSZS123·2023-01-04 08:38

癌症诊断和分子分型方法之支持向量机（SVM）

点击关注，桓峰基因桓峰基因生物信息分析，SCI文章撰写及生物信息基础知识学习：R语言学习，perl基础编程，linux系统命令，Python遇见更好的你92篇原创内容公众号桓峰基因的教程不但教您怎么使用，还会定期分析一些相关的文章，学会教程只是基础，但是如果把分析结果整合到文章里面才是目的，觉得我们这些教程还不错，并且您按照我们的教程分析出来不错的结果发了文章记得告知我们，并在文章中感谢一下我们哦

桓峰基因·2023-01-04 08:13

数据挖掘之支持向量机SVM以及它的两种解法Maximizing the margin of perceptron

Margin-Based通理出发，在线性可分linearseparable的情况下，我们要找到最大的margin，这样子能使得泛化误差的上界尽可能小，支持向量机SupportVectorMachine(SVM

蒋大钊！·2023-01-04 08:42

机器学习之SVM(支持向量机)

SVM就是求解一个超平面。**SVM可以简单分为三种类型：**线性可分支持向量机、线性支持向量机

永恒的记忆2019·2023-01-04 08:40

文本分类（LSTM+PyTorch）

常用的特征选择的方法是词频过滤，互信息，信息增益，卡方检验等；接下来就是构造分类器，在文本分类中常用的分类器一般是SVM，朴素贝叶斯等；训练分类器，后面只

樱岛の鲸·2023-01-04 07:36

数据挖掘与机器学习作业_04 支持向量机

支持向量机fromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_selection

威尔士矮脚狗·2023-01-04 07:35

【SVM回归预测】基于LibSVM实现多特征数据的预测

文章目录前言一、数据集二、实现步骤（1）数据集的划分（2）数据归一化（3）SVM训练与预测（4）预测数据的反归一化三、MATLAB代码参考资料前言案例：假设有一辆二手电动车，它的价格（万）与其使用年限、

Zhi Zhao·2023-01-03 19:18

机器学习-SVM

SVM基本概念支持向量机（supportvectormachines，SVM）是一种二分类模型，它将实例的特征向量映射为空间中的一些点，SVM的目的就是想要画出一条线，以“最好地”区分这两类点，以至如果以后有了新的点

weixin_45589945·2023-01-03 19:18

以预测股票涨跌案例入门基于SVM的机器学习

SVM是SupportVectorMachine的缩写，中文叫支持向量机，通过它可以对样本数据进行分类。

weixin_30536513·2023-01-03 19:48

svm 支持向量机回归预测_时间序列（ARIMA）+支持向量机（SVM）+优化=组合预测...

最近有朋友问我传染病预测模型，今天给大家介绍一个时间序列arima模型+支持向量机svm的组合预测，有什么不足的请指出了，时间序列是一个大类，我今天主要是给大家展示的是最常用的arima.这里原理就不介绍了

weixin_39631519·2023-01-03 19:48

svm预测股价 python_python 利用SVM预测股票涨跌

核心思想就是利用SVM模型来预测股票涨跌，并完成策略构建，自动化选择最优秀的股票进行资产配置。

weixin_39836943·2023-01-03 19:48

十大经典预测算法（四）----支持向量机（SVM算法）

一、概念：SVM思想和线性回归很相似，两个都是寻找一条最佳直线。不同点：最佳直线的定义方法不一样，线性回归要求的是直线到各个点的距离最近，SVM要求的是直线离两边的点距离尽量大。

weixin_30355437·2023-01-03 19:18

基于SVM算法的股票预测分析

基于SVM算法的股票预测分析1.数据集选取与描述由于股票数据的混沌性、无序性，不适宜选取太多的数据作为模型训练的数据集。

水月梨诺·2023-01-03 19:46

阿里云弹性预测 AHPA：助力厨芯科技降本增效

遇到的问题厨芯科技一年前将业务系统从ECSVM迁移至K8s集群，虽然提高了微服务运维效率，但由于ECI容器单位成本高于ECS，如何充分发挥K8s的资

·2023-01-03 18:31

7.聚类分析，相似度度量，模型评估

常见的监督学习算法有Regression(回归)、KNN和SVM(分类)。无监督学习常用于聚类。输入数据没有标记，也

⁠脱欢·2023-01-03 17:33

从R-CNN到Faster-RCNN再到YOLOV5，目标检测网络发展概述

从一组对象候选框中选择可能出现的对象框，然后将这些选择出来的对象框中的图像resize到某一固定尺寸的图像，并喂入到CNN模型（经过在ImageNet数据集上训练过的CNN模型，如AlexNet)提取特征，最后将提取出的特征送入到SVM

小鸡炖蘑菇@·2023-01-03 15:08

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