opencv中的svm
来源:互联网 发布:刷机精灵for mac 编辑:程序博客网 时间:2024/05/02 00:04
在运用svm来实现过程中,先介绍数学上的几个概念:
线性空间:
线性空间是这样一种集合,其中任意两元素相加可构成此集合内的另一个元素,任意元素与任意数相乘后得到此集合内的另一元素。
欧式空间:
支持向量机:
是一个类分类器,正式的定义是一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面。换句话说,就是给定一些标记好的训练样本,svm算法输出一个最优化的分隔超平面。
怎么找到距离最远的直线呢,如果把所有直线拿出来,然后计算其样本的最小距离,这会带来大量的计算。
如果我们对直线进行正负徧移量1,这样就产生了一个区域,就是上图所示的margin,区域边界上的点到直线的距离是固定的。现在则需要判断最近的点是否刚好在边界上或者边界外。
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