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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…)

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