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OpenSMax: Unknown Domain Generation Algorithm Detection ECAI2020开放集识别论文解读

openmax的去呗在于建立的单类模型不是极值机，而是ocsvm，并且用来建模的不仅仅是penultimate层,还包括最后一层在训练中，就用普通的交

appron·2022-12-25 23:57

2022（一等奖）B360基于Arcpy与SVM的滑坡易发性评价

作品介绍1设计思想滑坡灾害的发生每年给全世界各个国家的建设和人民的生命、财产造成重大损失。降雨、地震和洪水等自然灾害的发生常常会诱发一系列滑坡的发生。滑坡易发性是根据研究区历史滑坡数据，综合分析研究区内各种地形地质、水文、人类活动等因素，确定研究区内未来发生滑坡的概率。开展滑坡灾害空间易发性评估能够知道“什么地方容易发生滑坡”，以此实现滑坡灾害的针对性防治，对于滑坡灾害风险管理、人类生命财产安全以

JGiser·2022-12-25 20:18

【OpenCV-Python】教程：7-5 理解SVM

OpenCVPythonSVM学习【目标】直观理解SVM【理论】线性可分下图有两种类型的数据，红色和蓝色。在kNN中，对于一个测试数据，我们用来测量它与所有训练样本的距离，并取距离最小的一个。

黄金旺铺·2022-12-25 20:43

【OpenCV-Python】教程：7-5 理解SVM...

OpenCVPython理解SVM代码示意【代码】简单线性#线性数据importcv2importnumpyasnp#Dataforvisualrepresentationwidth=512height

黄金旺铺·2022-12-25 20:43

svm python实现手写字_Python opencv实现的手写字符串识别(SVM 神经网络 K近邻 Boosting......

Python2.7+opencv2.4+numpyopencv2.4只要将\opencv\build\pythonn2.7\cv2.pyd复制到\Python27\Lib\site-packages中就可以了手写字符集在这里http://yann.lecun.com/exdb/mnist/60k个train，10k个test，28*28大小。先把图片上下左右的空白去掉，留下中间的方形空间，缩放到8

weixin_39992831·2022-12-25 20:13

基于Python实现的手写数字图像识别

理解HOG、ORC过程，修改digits.py或独立编程，实现数字图像的识别，要求分别使用SVM、knn（

biyezuopin·2022-12-25 20:12

【OpenCV-Python】教程：7-6 SVM识别手写字符

OpenCVPythonSVM识别手写字符【目标】用SVM识别手写字符【代码】在kNN中，直接用的是像素亮度值，这次，我们将使用HistogramofOrientedGradients(HOG)作为特征向量

黄金旺铺·2022-12-25 20:12

python-opencv-SVM (-215:Assertion failed) !_descriptors.empty() in function ‘cv::BOWTrainer::add‘

今天对python使用svm过程中出现的问题进行一下记录先将代码插入进来importcv2importnumpyasnpfromos.pathimportjoindatapath=r"D:/BaiduNetdiskDownload

生长的菠萝·2022-12-25 20:12

HOG特征SVM识别字符

include"opencv\highgui.h"#include"opencv2\opencv.hpp"#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;//SVM

我是一片小树叶·2022-12-25 20:12

HOG+LBP+Haar

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，

年年_MomoRongme2·2022-12-25 18:31

机器学习：非线性SVM分类器(原理+python实现)

看这篇文章的前提是已经熟知了SVM在线性可分情况下的分类原理，这篇文章的重点是在线性不可分情况下，该如何利用SVM实现分类。

DocPark·2022-12-25 17:57

关于目标检测RCNN(Fast-RCNN/Faster-RCNN)系列的理解

目前较为成熟的目标检测算法可总结如下：RCNN（2014年）RCNN是一个多阶段训练模型，包括生成候选区域，CNN微调，SVM分类训练以及边界框回归等多个步骤（SelectiveResearch+CNN

Jeremy_lf·2022-12-25 14:20

机器学习1000题学习笔记

第一篇博客-1000题笔记写作原因优化理论模型分类Sigmoid函数归一化HMM隐马尔可夫模型决策树Adaboost:GDBT极大似然对最小二乘法的解释层级贝叶斯模型EM算法与聚类EM算法的更多解释SVM

一直努力的喜羊羊·2022-12-25 12:00

鲸鱼算法(WOA)优化支持向量机的数据回归预测，WOA-SVM回归预测，多输入单输出模型。

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_test=xlsread('data','te

关注：智能算法及其模型预测·2022-12-25 11:14

WOA优化支持向量机SVM做分类预测，有注释，替换数据就可以用

WOA优化支持向量机SVM做分类预测，有注释，替换数据就可以用ID:6940671883073124哈哈哈哈哈

「已注销」·2022-12-25 11:43

【车道识别】基于WOA-SVM算法的道路标志检测与识别算法的研究，通过MATLAB/FPGA实现

1.软件版本MATLAB2017b，Quartusii12.12.本算法理论知识安装在车辆上的摄像机实际采集得到的图像，其往往存在噪声干扰，因此在进行道路标志检测之前，首先需要对图像进行预处理，消除图像中所存在的干扰。因此，道路标志检测的基本流程如下图所示：图1图像特征提取流程图从图1的算法结构框图可知，道路标志检测算法主要包括图像RGB三个通道的中值滤波，道路标志的检测以及标志输出三个环节。基于

fpga和matlab·2022-12-25 11:12

基于WOA-SVM算法的乳腺肿瘤识别算法的MATLAB仿真

1.算法简介鲸鱼算法分为包围捕食,气泡攻击和寻觅食物三个阶段。1包围捕食算法的初始阶段中,座头鲸并不知道食物所在的位置,他们都是通过群体合作来获得食物的位置信息,因此,距离食物最近的鲸鱼相当于当前的一个局部最优解,其他鲸鱼个体都会朝这个位置靠近,从而逐步包围食物,因此使用下列的数学模型表示:式中,表示搜索代理到目标食物的距离向量,为当前迭代次数,A和C是系数向量,为局部最优解,是位置向量,和的表达

fpga和matlab·2022-12-25 11:11

基于WOA优化的svm最优参数计算仿真

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述WOA算法设计的既精妙又富有特色，它源于对自然界中座头鲸群体狩猎行为的模拟，通过鲸鱼群体搜索、包围、追捕和攻击猎物等过程实现优时化搜索的目的。在原始的WOA中，提供了包围猎物，螺旋气泡、寻找猎物的数学模型。在初始每个鲸鱼的位置代表了一个可行解，通过后期探索和开发两个阶段，逐步找到最佳位置，即最优解。首先，座头鲸

我爱C编程·2022-12-25 11:39

支持向量机—核函数详解

文章目录背景引入核函数的SVM常用核函数非线性SVM算法流程背景支持向量机可以解决线性可分数据的分类问题，对于非线性可分的数据分类问题，SVM通过引入核函数实现。

zhong_ddbb·2022-12-25 10:55

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adab

_John_Tian_·2022-12-25 10:44

svm多分类_数据挖掘算法——常用部分分类算法

分类算法分类是在一群已经知道类别标号的样本中，训练一种分类器，让其能够对某种未知的样本进行分类。分类算法属于一种有监督的学习。分类算法的分类过程就是建立一种分类模型来描述预定的数据集或概念集，通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。分类的目的就是使用分类对新的数据集进行划分，其主要涉及分类规则的准确性、过拟合、矛盾划分的取舍等。分类算法分类效果如图所示。常用的分类算法包括：NBC(NaiveBa

weixin_39834780·2022-12-25 10:10

opencv机器学习 Haar特征 LBP特征 adaboost集成学习级联分类器支持向量机SVM 主成分分析PCA 人工神经网络(ANN) 笑脸检测 SVM分类笑脸检测

github地址一、Haar特征级联分类器（CascadeClassifier）AdaBoost强分类器串接级联分类器是将若干个分类器进行连接，从而构成一种多项式级的强分类器。从弱分类器到强分类器的级联（AdaBoost集成学习改变训练集）级联分类器使用前要先进行训练，怎么训练？用目标的特征值去训练，对于人脸来说，通常使用Haar特征进行训练。其他还有LBP特征【1】提出积分图(Integrali

EwenWanW·2022-12-25 09:04

分类调优——基于SVM的人脸识别(更新)

支持向量机SVM 支持向量机SVM是20世纪90年代在计算机界发展起来的一种分类算法，在许多问题中都被证明有较好的效果，被认为是适应性最广的算法之一。

面包猎人·2022-12-25 09:33

基于Gabor+PCA+SVM的性别识别(2)

基于上一篇博文提取的人脸图像，本文运用Gabor小波对人脸图像提取特征，再运用PCA对其降维处理，最后用SVM训练一个性别分类器。这里不再深入介绍Gabor小波和PCA的原理。很多博文讲解的很详细。

u012507022·2022-12-25 09:03

基于Gabor+PCA+SVM的性别识别(3)(完)

基于Gabor+PCA+SVM的性别识别(1):http://www.cnblogs.com/xiaoming123abc/p/5078411.html基于Gabor+PCA+SVM的性别识别(2):http

u012507022·2022-12-25 09:03

基于openCV的PCA+SVM的人脸识别程序

利用openCV的PCA+SVM实现人脸识别，即用PCA对数据集进行降维，保留主要的成分，然后送至SVM进行训练，对于当训练数据特别庞大时，可以达到缩小SVM模型提升分类速度的目的。欢迎一起学习交流！

yymbyc·2022-12-25 09:32

OPENCV实现PCA+SVM

最近在做人脸识别，得到特征向量以后想要再做PCA降维，降维后的结果作为SVM训练的字典。在做PCA降维的过程中遇到一些问题，希望看到的大牛帮忙解决一下，有兴趣的朋友也可以帮忙看看是哪里有问题。

塬莱·2022-12-25 09:32

基于LBP和SVM的人脸表情识别

近期使用C++编写LBP和SVM进行人脸表情检测，经过实际测试，效果没有其他博主的那么好，把代码贴上来，大家帮忙提些意见，看看是哪里出了问题。测试数据库为JAFFE人脸表情数据库。

Love in Dartmouth·2022-12-25 09:32

opencv 中SVM + PCA 人脸识别

这一周一直都在弄人脸识别的东西，这个也可以算是我个人第一个DIY项目，虽然没有在MFC框架下来实现，但我觉得SVM+PCA人脸识别这个东西最主要的还是算法和效果没有必要一定要在MFC框架下去实现。

liulina603·2022-12-25 09:01

集成学习Day6 sklearn分类模型的评估、优化与基于SVM的人脸分类实例

Day6sklearn分类模型的评估、优化与人脸分类实例1.模型评估与优化（1）超参数选择A使用网格搜索选择超参数B使用随机搜索选择超参数（2）模型评估（以乳腺癌数据集二分类为例）A混淆矩阵BROC曲线2.基于SVM

Fox_Alex·2022-12-25 09:59

Hog SVM 车辆识别

HOGSVM车辆检测近期需要对卡口车辆的车脸进行检测，首先选用一个常规的检测方法即是hog特征与SVM，Hog特征是由dalal在2005年提出的用于道路中行人检测的方法，并且取的了不错的识别效果。

LouYihang·2022-12-25 09:59

【ML实验7】人脸识别综合项目（PCA、多分类SVM）

实验代码获取githubrepo山东大学机器学习课程资源索引实验目的实验环境实验内容PCA两种方法EVD-PCA和SVD-PCA的实现、效率对比见我之前的博客一个PCA加速技巧，这里补充SVD方法的数学推导：首先，设方阵AAA的特征值分解为A=UΣUTA=U\SigmaU^TA=UΣUT，对于矩阵AAA尝试构建一种分解A=UΣVTA=U\SigmaV^TA=UΣVT其中UTU=I,VTV=IU^T

u小鬼·2022-12-25 09:29

python分层抽样_python使用pandas抽样训练数据中某个类别

#-*-coding:utf-8-*-importnumpyfromsklearnimportmetricsfromsklearn.svmimportLinearSVCfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBfromsklearnimportlinear_modelfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklear

北木南烟·2022-12-25 09:46

机器学习任务攻略--loss值为什么大

先跑小数据或者先跑简单的模型，如SVM（不容易有optim

llllxn·2022-12-25 08:35

面向社会媒体的文本情感分析

情感分析发展的七项关键技术：情感分类情感元素抽取跨领域情感分析个性化情感分析隐式情感分析情感原因发现情感生成1.情感分类1.1基于传统机器学习方法的情感分类最好的模型是：SVM！

潜心修行的研究者·2022-12-25 08:26

人工智能学习--文本检测和识别综述（2021）

本质也是计算机视觉中的一种物体检测和识别分支；--传统方法用手工特征提取检测是否文本区域；之后通过传统的机器学习方法，例如支持向量机SVM等方法将特征分类，识别字符。

Robot-G·2022-12-25 08:24

卷积神经网络代码 Matlab,卷积神经网络matlab程序

200+这个是hintonmatlab代码的C++改写版.convnetjs-Star,SAE，首选的肯定是LIBSVM这个库;RBM#47.DeepLearnToolbox-Star，包括了CNN;C

普通网友·2022-12-25 04:06

机器学习线性回归算法实验报告_机器学习——线性回归及kNN算法(作业)

机器学习：训练模型+决策(判别)训练模型：前提选择已知的模型（如LR,kNN,DT，SVM，MSE等），然后训练模型中的每个参数【训练参数即学习得到参数】；决策(判别)：即通过模型对一个未知类别的样本进行分类的过程

weixin_39618275·2022-12-24 16:52

python 线性回归优化_用Python实现线性回归，8种方法哪个最高效？

即便往前推10年，SVM、boosting等算法也能在准确率上完爆线性回归。那么，为什么我们还需要线性回归呢？一方面，线性回归所能够模拟的关系其实远不止线性关系。

weixin_39744384·2022-12-24 16:22

(三) 开集识别学习 open-set recognition(OSR)

前言：在之前的博客中提到了开集识别的一些方案，主线是基于DNN方式，但是基于ML方式的解决方案有很多是很经典的，所以这里介绍下基于ML的方式基于ML的方式 SVMbased（待展开） SparseRepresentationbased

再给一碗吧·2022-12-24 15:00

用BERT进行中文短文本分类

刚开始用了SVM、xgBoost效果都不是很好，群里有人说BERT的效果不错，于是自己赶鸭子上架，根据网上的文章，手动实践，赶在比赛结束前一天提交了结果，效果确实比传统机器学习模型要强得多，特记录一下详细步骤与程序

机巧堂堂主居十方·2022-12-24 14:19

在bert基础上finetune做中文文本分类

文本分类有很多经典算法，比如最经典的朴实贝叶斯、SVM、KNN

肥宅程序员aka不会游泳的鱼·2022-12-24 14:48

支持向量机（SVM） VS 支持向量回归机(SVR)

线性支持向量回归1.SVM分类器2.支持向量回归于支持向量机的不同之处3.SVM算法小结1.SVM分类器SVM擅长解决复杂的中小规模的非线性问题，甚至在特征多余训练样本时也能有非常好的表现。

luky_yu·2022-12-24 14:17

支持向量机（SVM）算法之分类实操

python支持向量机（SVM）算法之分类实操算法简介SVM之前我们用了很多线性算法来做预测模型，像是逻辑算法（LogisticRegression),lasso,岭回归。

yb705·2022-12-24 14:16

支持向量机（SVM）算法简介

支持向量机（SupportVectorMachine）：SVM算法既可以处理分类问题，也可以处理回归问题。SVM算法要解决的问题就是找到最好的决策边界，以对问题进行分类和求解。

taon1607·2022-12-24 14:15

支持向量机SVM原理解析

支持向量机(SVM）支持向量机(supportvectormachine,SVM)使用训练集中的一个子集来表示决策边界，边界用于样本分类，这个子集称作支持向量(supportvector)。

TingXiao-Ul·2022-12-24 14:13

机器学习基础 SVM（支持向量机）

文章目录一、SVM算法简介1.SVM算法导入2.SVM算法定义2.1定义2.2超平面最大间隔介绍2.3硬间隔和软间隔2.3.1硬间隔分类2.3.2软间隔分类3.小结二、SVM算法api初步使用三、SVM

落花雨时·2022-12-24 14:43

SVM——支持向量机（一）

SVM是是一种二分类模型，基本模型是的定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，SVM的学习策略就是间隔最大化。

有梦想的雨·2022-12-24 14:43

机器学习 | 支持向量机

一.基本原理SVM是一种二分类模型基本思想：在特征空间中寻找间隔最大的分离超平面使数据得到高效的二分类，具体来讲，有三种情况（不加核函数的话就是线性模型，加了之后才会升级为一个非线性模型）当训练样本线性可分时

奔跑的蜗牛君666·2022-12-24 14:07

第八十六篇 K-means(聚类) 和 KNN(分类) 算法

类问题最常用的学习算法包括SVM(支持向量机),SGD(随机梯度下降算法),Bayes(贝叶斯估计),Ense

Laughing@me·2022-12-24 11:32

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