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机器学习笔记整理09-基于SVM图像识别

前言前面介绍了SVM的基本概念和一般操作步骤,若如不理解请参考:[机器学习]机器学习笔记整理08-SVM算法原理及实现下面来介绍一下,利用SVM进行图像识别.图像识别人脸识别是一项实用的技术。但是这种技术总是感觉非常神秘，在sklearn中看到了人脸识别的example，代码网址如下：...

利用PCA和SVM算法建立人脸识别模型

在本文中，我们将学习使用主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）来建立人脸识别模型。首先，我们来看看PCA和SVM的介绍：主成分分析：主成分分析（PCA）是一种机器学习算法，广泛应用于探索性数据分析和建立预测模型。它通常用于降维，方法是将每个数据点投影到前几个主成分上，以获得低维数据，同时尽可能保...

大规模MIMO系统的改进MCMC检测算法

李芸，易志强(杭州电子科技大学电子信息学院，浙江杭州310018)摘要：大规模MIMO（多输入多输出）技术通过配置大规模天线阵列提高系统的频谱和能量效率，接收算法的复杂度是其实现的瓶颈。MCMC（马尔可夫链蒙特卡罗）检测方法可以较低复杂度获得接近理论最优的性能。提出一种改进的MCMC算法，将...

Python机器学习SVM人脸识别实例（python 人脸检测）

现在我们就拿人脸识别在做一个应用测试，使用的数据集是sklearn中自带的图片数据，具体的下载使用下面讲。线性不可分的SVM应用测试训练集：sklearn自带的人脸图片数据集。先说一下，这个图片的数据集中得到特征值是比较多的，我们需要进行降维，用到了pca的降维方法。下面我们一步一步讲首先介绍一下我...

量化交易--交易策略超参数优化（量化交易策略源码）

上一节我们经过简单优化后实现了第一个盈利的策略，但我们依然需要思考一下策略参数是不是最优的，是否还有优化的空间？...

专题|数据挖掘中的聚类算法(二)（数据挖掘对聚类的数据要求是什么）

编辑：bin~bin审核校对：咪博士一、基于划分的聚类算法1、K-means算法K-means算法是划分方法中较为经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高，所以广泛应用于大规划数据的聚类分析。该算法的目的是使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小（这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标...

19 个隐藏的 Sklearn 功能，你应该以艰难的方式学习

1??。协方差.椭圆包络分布有异常值是很常见的。许多算法处理异常值，EllipticalEnvelope是Sklearn直接内置的示例。该算法的优点是它在检测正态分布（高斯）特征中的异常值方面表现出色：为了测试估计器，我们创建了一个平均值为5和标准差为2的正态分布。在它被训练之后，我们将...

机器学习之道:揭秘Sklearn常用技巧(2)

在第一篇文章中《...

百闻不如一练:可视化调试模型超参数

以下使用scikit-learn中数据集进行分享。如果选用随机森林作为最终的模型，那么找出它的最佳参数可能有1000多种组合的可能，你可以使用使用穷尽的网格搜索（ExhaustiveGridSeaarch）方法，但时间成本将会很高（运行很久...），或者使用随机搜索（RandomizedSea...

机器学习实战——房价预测完整案例(建议收藏慢慢品)

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