摘要：本文通过图文详细介绍如何利用支持向量机对图像进行分类。这篇文章从什么是图像分类任务开始一步步详细介绍支持向量机原理，以及如何用它解决图像多分类任务。将这部分内容分为上下两篇：上篇重点详细介绍实现原理，下篇衔接上篇进行编程实现并对程序进行解释，本篇为上篇。本文将主要介绍以下几个方面：图像分类任务收集训练集与测试集支持向量机分类基本原理特征选择与提取用SVM进行图像分类分类结果评价实现代码博文参考：基于支持向量机的图像分类（下篇：MATLAB实现））博主相关博文参考：基于支持向量机的图像分类系统（MATLABGUI界面版）博主其他博文参考：基于支持向量机的手写数字识别详解（MATLABGUI
摘要：本文通过图文详细介绍如何利用支持向量机对图像进行分类。这篇文章从什么是图像分类任务开始一步步详细介绍支持向量机原理，以及如何用它解决图像多分类任务。将这部分内容分为上下两篇：上篇重点详细介绍实现原理，下篇衔接上篇进行编程实现并对程序进行解释，本篇为上篇。本文将主要介绍以下几个方面：图像分类任务收集训练集与测试集支持向量机分类基本原理特征选择与提取用SVM进行图像分类分类结果评价实现代码博文参考：基于支持向量机的图像分类（下篇：MATLAB实现））博主相关博文参考：基于支持向量机的图像分类系统（MATLABGUI界面版）博主其他博文参考：基于支持向量机的手写数字识别详解（MATLABGUI
前言之所以会搞这个手势识别分类，其实是为了满足之前群友提的需求，就是针对稚晖君的ElectronBot机器人的上位机软件的功能丰富，因为本来擅长的技术栈都是.NET,也刚好试试全能的.NET是不是真的全能就想着做下试试了，MediaPipe作为谷歌开源的机器视觉库，功能很丰富了，而且也支持c++，翻遍社区果然找到了一个基于MediaPipe包装的C#版本,叫MediaPipe.NET,于是就开始整活了。所用框架介绍1.WASDK这个框架是微软最新的UI框架，我主要是用来开发程序的主体，做一些交互和功能的承载，本质上和wpf，uwp这类程序没什么太大的区别，区别就是一些工具链的不同。2.Medi
前言之所以会搞这个手势识别分类，其实是为了满足之前群友提的需求，就是针对稚晖君的ElectronBot机器人的上位机软件的功能丰富，因为本来擅长的技术栈都是.NET,也刚好试试全能的.NET是不是真的全能就想着做下试试了，MediaPipe作为谷歌开源的机器视觉库，功能很丰富了，而且也支持c++，翻遍社区果然找到了一个基于MediaPipe包装的C#版本,叫MediaPipe.NET,于是就开始整活了。所用框架介绍1.WASDK这个框架是微软最新的UI框架，我主要是用来开发程序的主体，做一些交互和功能的承载，本质上和wpf，uwp这类程序没什么太大的区别，区别就是一些工具链的不同。2.Medi
分类问题分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一，掌握合适的评价指标，对模型进行恰当的评价，是至关重要的。同样地，分割问题是像素级别的分类，除了mAcc、mIoU之外，也可以采用分类问题的一些指标来评价。本文对分类问题的常见评价指标进行介绍，并附上利用sklearn库的python实现。将从以下三个方面分别介绍：常用评价指标混淆矩阵绘制及评价指标计算ROC曲线绘制及AUC计算1.常用评价指标混淆矩阵（confusionmatrix）一般用来描述一个分类器分类的准确程度。根据分类器在测试数据集上的预测是否正确可以分为四种情况：TP(TruePositive)——将正类预测为正类数；FN(Fa
分类问题分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一，掌握合适的评价指标，对模型进行恰当的评价，是至关重要的。同样地，分割问题是像素级别的分类，除了mAcc、mIoU之外，也可以采用分类问题的一些指标来评价。本文对分类问题的常见评价指标进行介绍，并附上利用sklearn库的python实现。将从以下三个方面分别介绍：常用评价指标混淆矩阵绘制及评价指标计算ROC曲线绘制及AUC计算1.常用评价指标混淆矩阵（confusionmatrix）一般用来描述一个分类器分类的准确程度。根据分类器在测试数据集上的预测是否正确可以分为四种情况：TP(TruePositive)——将正类预测为正类数；FN(Fa
1项目简介【参考】鸢尾花分类【背景】假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣。她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据：花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度，所有测量结果的单位都是厘米。她还有一些鸢尾花的测量数据，这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于setosa、versicolor或virginica三个品种之一。对于这些测量数据，她可以确定每朵鸢尾花所属的品种。【目标】构建一个机器学习模型，可以从上述已知品种的鸢尾花测量数据，从而预测新鸢尾花的品种【分析】监督学习问题；分类问题；【拓展】类别：可能输出（鸢尾花的不同品种）标签：单个数据点的预期输出样本：机器学习中的个体特征：样本属性【补
1项目简介【参考】鸢尾花分类【背景】假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣。她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据：花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度，所有测量结果的单位都是厘米。她还有一些鸢尾花的测量数据，这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于setosa、versicolor或virginica三个品种之一。对于这些测量数据，她可以确定每朵鸢尾花所属的品种。【目标】构建一个机器学习模型，可以从上述已知品种的鸢尾花测量数据，从而预测新鸢尾花的品种【分析】监督学习问题；分类问题；【拓展】类别：可能输出（鸢尾花的不同品种）标签：单个数据点的预期输出样本：机器学习中的个体特征：样本属性【补
回归与分类机器学习的主要任务便是聚焦于两个问题：回归与分类回归与分类回归的定义机器学习的过程就是寻找函数的过程，通过训练获得一个函数映射，给定函数的输入，函数会给出相应的一个输出，若输出结果是一个数值scalar时，即称这一类机器学习问题为回归问题就如李宏毅老师所说：Regression就是找到一个函数function，通过输入特征x，输出一个数值scalar例如：房价数据，根据位置、周边、配套等等这些维度，给出一个房价的预测分类与回归的区别分类是基于数据集，作出分类选择分类与回归区别在一输出变量的类型输出是离散的就可以做分类问题，即通常多个输出，输出i是预测为第i类的置信度输出是连续的就可以
回归与分类机器学习的主要任务便是聚焦于两个问题：回归与分类回归与分类回归的定义机器学习的过程就是寻找函数的过程，通过训练获得一个函数映射，给定函数的输入，函数会给出相应的一个输出，若输出结果是一个数值scalar时，即称这一类机器学习问题为回归问题就如李宏毅老师所说：Regression就是找到一个函数function，通过输入特征x，输出一个数值scalar例如：房价数据，根据位置、周边、配套等等这些维度，给出一个房价的预测分类与回归的区别分类是基于数据集，作出分类选择分类与回归区别在一输出变量的类型输出是离散的就可以做分类问题，即通常多个输出，输出i是预测为第i类的置信度输出是连续的就可以
