本文讲述的线性SVM利用距离间隔最大的思想,利用hinge loss的优化策略,来构建一个机器学习模型,并将这个简单模型应用到CIFAR-10图片集中进行训练和测试。实际测试的准确率在40%左右。准确率虽然不是很高,但是此SVM是线性模型,没有引入核函数构建非线性模型,也没有使用AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet等卷积网络。测试结果比...
首先是对CIFAR10的数据读取: 代码语言:javascript 复制 defload_pickle(f):version=platform.python_version_tuple()ifversion[0]=='2':returnpickle.load(f)elif version[0]=='3':returnpickle.load(f,encoding='latin1')raiseValueError("invalid python version: {}".format(version))defloadCIFAR_batch(fil...
基于Keras:CIFAR-10-分类 一、概述 CIFAR-10是一个比较经典的数据集,主要用于图像分类; 该数据集共有60000张彩色图像,这些图像是32*32,分为10个类,每类6000张图。这里面有50000张用于训练,构成了5个训练批,每一批10000张图;另外10000用于测试,单独构成一批。 测试批的数据里,取自10类中的每一类,每一类随机取...
defdata_processing():"""功能:进行数据预处理输出:x_tr:(numpy array)训练集数据y_tr:(numpy array)训练集标签x_val:(numpy array)验证集数据y_val:(numpy array)验证集标签x_te:(numpy array)测试集数据y_te:(numpy array)测试集标签x_check:(numpy array)用于梯度检查的子训练集数据y_check:(numpy a...
首先是对CIFAR10的数据读取: defload_pickle(f):version=platform.python_version_tuple()ifversion[0]=='2':returnpickle.load(f)elifversion[0]=='3':returnpickle.load(f,encoding='latin1')raiseValueError("invalid python version: {}".format(version))defloadCIFAR_batch(filename):withopen(filename...
基于CIFAR10图像数据集和SVM的图像分类算法matlab仿真,基于支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)的训练学习算法,其主要原理是通过统计学理论类方法优于采用神经网络的分类方法。
CIFAR-10数据集由60000张3×32×32的 RGB 彩色图片构成,共10个分类。50000张训练,10000张测试(交叉验证)。这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体,而且应用于多分类,是非常经典和常用的数据集。 这个数据集网上可以下载,我直接给大家下好了,放在云盘里,需要的自行领取。
基于线性SVM的CIFAR-10图像集分类 之前我用了六篇文章来详细介绍了支持向量机SVM的算法理论和模型,链接如下: 1. 线性支持向量机LSVM 2. 对偶支持向量机DSVM 3. 核支持向量机KSVM 4. 软间隔支持向量机 5. 核逻辑回归KLR 6. 支持向量回归SVR 实际上,支持向量机SVM确实是机器学习中一个非常重要也是非常复杂的...
首先是对CIFAR10的数据读取: def load_pickle(f): version = platform.python_version_tuple() if version[0] == '2': return pickle.load(f) elif version[0] == '3': return pickle.load(f, encoding='latin1') raise ValueError("invalid python version: {}".format(version)) ...
python实现HOG+SVM对CIFAR-10数据集分类 本博客只用于学习,如果有错误的地方,恳请指正,如需转载请注明出处。 看机器学习也是有一段时间了,这两天终于勇敢地踏出了第一步,实现了HOG+SVM对图片分类,具体代码可以在github上下载,https://github.com/subicWang/HOG-SVM-classifer。大家都说HOG+SVM是在行人检测中很...