如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？ Blog 链接在此，不用感谢我哈：https：// paraschopra.com/blog/。众所周知，神经网络擅长处理我们普遍称之为＂范围比较窄的任务\"，而且最好为单项任务；相反它们在处理复杂。
求Matlab做电力系统短期负荷预测的代码，用SVM或者神经网络的都可以，用作参考
谁有用JAVA实现机器学习svm算法的代码，感激不尽
目标检测算法有哪些？ 项目主页：http：//www. rossgirshick.info/laten t/ DPM是使用弹簧模型进行目标检测，如下图。即进行了多尺度+多部位检测，底层。代码https：// github.com/dengdan/segl ink 。
在模式识别中，如何判断线性可分和非线性可分？如何选择SVM的类型？ 关于是否线性可分的问题，如果数据的维度很低（），那么画图即可看出是否线性可分。否则高维的数据…
python svm 怎么训练模型 支持向量机SVM(Support Vector Machine)是有监督的分2113类预测模型，本5261篇文章使用机器学4102习库scikit-learn中的手写数字数据集介绍1653使用Python对SVM模型进行训练并对手写数字进行识别的过程。准备工作手写数字识别的原理是将数字的图片分割为8X8的灰度值矩阵，将这64个灰度值作为每个数字的训练集对模型进行训练。手写数字所对应的真实数字作为分类结果。在机器学习sklearn库中已经包含了不同数字的8X8灰度值矩阵，因此我们首先导入sklearn库自带的datasets数据集。然后是交叉验证库，SVM分类算法库，绘制图表库等。12345678910导入自带数据集from sklearn import datasets#导入交叉验证库from sklearn import cross_validation#导入SVM分类算法库from sklearn import svm#导入图表库import matplotlib.pyplot as plt#生成预测结果准确率的混淆矩阵from sklearn import metrics读取并查看数字矩阵从sklearn库自带的datasets数据集中读取数字的8X8矩阵信息并赋值给digits。12读取自带数据集并赋值给digitsdigits=datasets.load_digits()查看其中的数字9可以发现，手写的数字9以64个灰度值保存。从下面的8×8矩阵中很难看出这是数字9。12查看数据集中。
svm+hog 目标被多次检测时 怎样进行筛选 1.hog描述子在opencv中为HOGDescriptor。2.可以调用该描述子setSVMDetector方法
