在OpenCV裏理解SVM（Support Vector Machines）
理論--線性可分數據 我們可以來觀察一下下圖的數據，分爲藍色圓圈和紅色方框。如果使用前面學習過的kNN算法，將會根據它與周圍元素的距離來決定它的類型，這樣要花很多時間來計算與不同元素的距離，這樣算法非常費時間，並且要記住所有特徵，也需要佔用很多內存。如果只考慮下圖的數據排列，是否有更加聰明的方法呢？ 遇到這種情況，得想別的方法。由中學的數學知識可知，一條直線可以把平面分成兩部分，把這條直線用代數表
相關文章
- 1. SVM(support vector machines)支持向量機
- 2. 支持向量機（support vector machines, SVM）
- 3. OpenCV實現Support Vector Machine（SVM）
- 4. Support vector machine（SVM）
- 5. SVM(Support Vector Machine)
- 6. Support Vector Machine (SVM)
- 7. 支持向量機（Support Vector Machines, SVM）講解
- 8. Machine Learning1（Introduction to Support Vector Machines ）
- 9. Semi-Supervised Support Vector Machines(S3VMs)
- 10. 【機器學習】支持向量機（Support Vector Machines，SVM）
- 更多相關文章...
- • Scala 函數柯里化(Currying) - Scala教程
- • XSLT - 在客戶端 - XSLT 教程
- • TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
- • Docker 清理命令
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. SVM(support vector machines)支持向量機
- 2. 支持向量機（support vector machines, SVM）
- 3. OpenCV實現Support Vector Machine（SVM）
- 4. Support vector machine（SVM）
- 5. SVM(Support Vector Machine)
- 6. Support Vector Machine (SVM)
- 7. 支持向量機（Support Vector Machines, SVM）講解
- 8. Machine Learning1（Introduction to Support Vector Machines ）
- 9. Semi-Supervised Support Vector Machines(S3VMs)
- 10. 【機器學習】支持向量機（Support Vector Machines，SVM）