本次是我自己剛學習svm,並在faruto學習svm的筆記。
一.svm 由vapnik首先提出，svm的主要思想是建立乙個超平面作為決策曲面，使得正例與反例之間的隔離邊緣被最大化。
svm的優點：
1.通用性（能夠在各種函式集中建構函式）
2.魯棒性（不需要微調）
3.有效性（在解決實際問題中屬於最好的方法之一）
4.計算簡單（方法的實現只需要利用簡單的優化技術）
5.理論上完善（基於vc推廣理論的框架）
二.實際安裝
開啟matlab,(**在matlab工具箱目錄下)
1.mex -setup 選擇編譯器
2.y3.make
三.具體函式
svmtrain,svmpredict,...參看台灣的libsvm中的readme.
四.例項
分類問題處理整體正規流程：
1.選定訓練集和測試集
2.規範化
3.特徵提出
4.利用訓練集訓練分類器得到model
5.利用訓練得到的模型進行**
6.模型效能評測（準確率的高低）
資料歸一化參看
具體來說，具體問題具體分析，測試集的最大，最大值不能大於訓練集的最大，最小集。
libsvm工具箱使用
libsvm工具箱安裝 讀入變數利用svmtrain訓練得模型，利用svmpredict訓練得 結果 model svmtrain x norm 6 x norm 1 5 predicted label,accuracy,decision values svmpredict y norm 6 y n...
Matlab SVM工具箱的使用
2 安裝到matlab資料夾中 2 開啟matlab file set path中新增svm工具箱的資料夾 現在,就成功的新增成功了.可以測試一下 在matlab中輸入which svcoutput 回車,如果可以正確顯示路徑,就證明新增成功了,例如 c program files matlab71...
matlab calib工具箱的使用
我在使用過程中，出現誤差過大的問題，考慮是不是拍攝的方式不對，然後看了一下原始文件 在檢測角點的時候，如果影象畸變比較大的話，很多都要自己動手選點，wintx和winty一般不用自己設定，這兩個引數是設定搜尋角點的畫素範圍，預設為5，就是在手動選取的點的5個畫素之內找到角點。手工選點時第乙個點是座標...