[OpenCV] SVM 實驗2
既SVM實驗後，接著實驗高階的SVM。首先還是要瞭解支持向量機器 (Support Vector Machine)和非線性支持向量機器 (Non-linear SVMs)，先前的SVM實驗也可以參考。
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[OpenCV] SVM 實驗
剛把OpenCV更新到2.4.3版，來試驗一下它的SVM好不好用。首先當然要瞭解支持向量機器 (Support Vector Machine)和非線性支持向量機器 (Non-linear SVMs)，先前的SVM實驗也可以參考。
支持向量機(Support Vector Machine, SVM)是一種監督式學習的方法，一般是應用於分類(Classification/supervised learning)等相關議題上。SVM 基本運作模式如下：在給定一群訓練樣本之下，每個樣本會分別對應至兩個不同的類別(Category)，SVM 會嘗試從建構一個模型(Model)，並利用此模型將每一個樣本分配到一個類別上。
[OpenCV] SVM 實驗
稍微瞭解支持向量機器 (Support Vector Machine)和非線性支持向量機器 (Non-linear SVMs)後，來使用OpenCV做個小小的實驗。
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