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Posts tagged ‘svm’

[iOS] 使用 Core ML Model (Using Core ML Model)

研究所時代有旁聽機器學習課程,當時有親自操作SVM來產生model,可參考最近七年度以來一直很夯的文章:支持向量機器 (Support Vector Machine)。此時想要在iOS上使用SVM model要怎麼做呢?好在Apple釋出轉換model工具,再配合2017年釋出的Core ML,就能輕易在iOS上使用該model

Using Core ML Model.png

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在此跳過轉換model的部分,直接進入套用已轉好的Core ML Models。不管你是阿貓還是阿狗做出來的model,都能透過Apple的轉換工具變身為飛天阿貓阿狗給App使用XD~

WWDC 2017 - Core ML Model2

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[OpenCV] SVM 實驗2

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)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)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。

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[OpenCV] SVM 實驗

稍微瞭解支持向量機器 (Support Vector Machine)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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交叉驗證 (Cross Validation)

研究過LibSVM]SVM 實驗最佳化參數,原本以為只要將Data Set平分為兩半,一半是Train Set,一半是Test Set即可,因為我讀了這篇論文Example-Based Image Color and Tone Style Enhancement也這麼做,要是它使用交叉驗證 (Cross Validation)的話,準確率想必可以再提昇,這個議題還能拿來再研究呢!

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[LibSVM] SVM 實驗最佳化參數

多媒體系統課當時已稍微玩過LibSVM實驗,然而那時候並沒有下參數,讓分類結果最佳化,於是今日捲土重來。

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[paper] Example-Based Image Color and Tone Style Enhancement – 4.1

接續Example-Based Image Color and Tone Style Enhancement – Overview,如何學習色彩和梯度映射關係。 (繼續閱讀…)

非線性支持向量機器 (Non-linear SVMs)

承接支持向量機器 (Support Vector Machine)的介紹之後,我們知道資料通常沒有那麼容易地被完美分類,那問題是不是就無解了呢?其實不然,如果用直線無法區分,那麼就用曲線來區分,然而曲線也會遇到障礙,而不得不讓資料混在錯的類別,如果我們提高層次來看待分類,那麼問題似乎就變得簡單了。

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支持向量機器 (Support Vector Machine)

支持向量機器 (Support vector machine)通常用在機器學習 (Machine learning)。是一種監督式學習 (Supervised Learning)的方法,主要用在分類 (Classification)回歸 (Regression)上。現今多數人多簡稱之為SVM,在此來個SVM概念教學。

註:監督式學習,是一個機器學習中的技巧,可以由訓練資料中學到或建立一個模式(function / learning model),並依此模式推測新的實例 (instances)。訓練資料(training data)是由輸入物件(通常是向量)和預期輸出所組成。函數的輸出可以是一個連續的值(稱為迴歸分析),或是預測一個分類標籤(稱作分類)。

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長尾理論 (The Long Tail)

第一次聽到長尾理論 (The Long Tail)覺得很有趣,腦海中浮現某種動物的長尾巴,逐漸想到平面的圖表,但只知其形狀卻不知其意義,剛好看到書有在介紹,所以就稍微來研究一下吧~

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