机器学习有很多关于核函数的说法，核函数的定义和作用是什么？ 机器学习，具体以RBF网络里面的核函数为例，有评论说是通过径向基核函数可以把原始数据投影到更高维的空…
在哪里能找到基于SVM，BP神经网络的车型识别源程序呢 你可以看看相关文献，现成的代码只能作为参考，主要还是要靠自己具体编写。车型识别的代码我没有，但是人脸识别的matlab代码传到附件了，这个是运用pca（主成分分析）和svm(支持向量机)来进行识别的。车型和人脸，大同小异。在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine）是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。SVM方法是通过一个非线性映射p，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中（Hilbert空间），使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题．简单地说，就是升维和线性化．升维，就是把样本向高维空间做映射，一般情况下这会增加计算的复杂性，甚至会引起“维数灾难”，因而人们很少问津．但是作为分类、回归等问题来说，很可能在低维样本空间无法线性处理的样本集，在高维特征空间中却可以通过一个线性超平面实现线性划分（或回归）．一般的升维都会带来计算的复杂化，SVM方法巧妙地解决了这个难题：应用核函数的展开定理，就不需要知道非线性映射的显式表达式；由于是在高维特征空间中建立线性学习机，所以与线性模型相比，不但几乎不增加计算的复杂性，而且在某种程度上。
机器学习里的 kernel 是指什么？ 在机器学习相关的论文或者书籍里面经常见到kernel这个词。请问kernel的含义及本质到底是什么呢？
python如何实现人脸识别？ 这个问题换个问法会更好：python做图像识别的学习方法或者入门书籍有什么？首先切记心急是吃不了热豆腐的，想要彻底明白如何做图像识别，单靠跑一个demo，看一个视频是不行的。就分为三大步走吧：模式识别打基础建议先大致阅读模式识别和计算机视觉相关书籍。先理解图像这个信息本身，才来尝试识别。这里建议直接学习python下的opencv相关知识机器学习来寻路在学习深度学习理论前，建议学习浅层模型及其理论。推荐书籍《机器学习实战》，《统计学习方法》。深度学习全升华这里推荐斯坦福大学吴恩达的课程。可以边学边做练习，理论实践两不误。通过上面的学习之后，就可以开始手把手实战了。开始之前，先了解一下框架的选择目前学术界主流的框架还是caffe和tensorflow，theano和torch倒没见多少人用。caffe是贾杨清大大的开山之作，虽然是用c++写的，但是同样支持matlab和python 接口。tensorflow是谷歌在caffe发布之后发布的基于python开发的深度学习框架。
深度学习的人工神经网络及卷积神经网络原理是什么？ 一、神经网络，也指人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANNs），是一种模仿生物神经网络行为特征的算法数学模型，由神经元、节点与节点之间的连接（突触）所构成，如下图：每个神经网络单元抽象出来的数学模型如下，也叫感知器，它接收多个输入（x1，x2，x3.），产生一个输出，这就好比是神经末梢感受各种外部环境的变化（外部刺激），然后产生电信号，以便于转导到神经细胞（又叫神经元）。单个的感知器就构成了一个简单的模型，但在现实世界中，实际的决策模型则要复杂得多，往往是由多个感知器组成的多层网络，如下图所示，这也是经典的神经网络模型，由输入层、隐含层、输出层构成。人工神经网络可以映射任意复杂的非线性关系，具有很强的鲁棒性、记忆能力、自学习等能力，在分类、预测、模式识别等方面有着广泛的应用。二、卷积神经网络是近年发展起来的，并引起广泛重视的一种高效识别方法，20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别。
python如何实现人脸识别？ 这里介绍一种简单的人脸识别方式—face recognition，该库是python的一个人脸识别库，基于dlib深度人脸识别技术构建，识别准确率较高，下面我简单介绍一下这个库的安装和使用，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：1.安装face recognition，这里需要先安装dlib，face_recognition_models，之后才能安装face_recognition，下面我简单介绍一下安装过程：安装dlib，这里建议安装编译好的dlib.whl文件，直接安装的话，可能会有错误出现：安装face_recognition_models和face_recognition，这里可以直接pip install在线安装，也可以源码安装：实在不会的话，可以参考一下这个教程https：//www.jianshu.com/p/8296f2aac1aa。2.安装完成后，我们就可以进行测试了，主要代码如下（这里用到了opencv进行图片的的显示，没安装的话，直接pip install opencv-python安装就行）：程序运行截图如下：原始图片：识别图片：这里也可以对照片进行一下“描绘”，包括眉毛、嘴唇、眼睛、眼睫毛等，哈哈哈，代码如下：程序运行截图如下：至此，我们就完成了利用python进行人脸识别。总的来说，整个过程不难，基于face recognition，我们可以快速的对照片中的人脸进行识别，。
python如何实现人脸识别？ 有多种方式可以实现，下面以常用的opencv和dlib为例：1，opencv使用OpenCV提供的预先训练的深度学习面部检测器模型，可快速，准确的进行人脸识别。2017年8月OpenCV 3.3正式发布，带来了高改进的“深度神经网络”(dnn deep neural networks)模块。该模块支持许多深度学习框架，包括Caffe，TensorFlow和Torch/PyTorch。基于Caffe的面部检测器在这里。需要两组文件：定义模型体系结构的.prototxt文件.caffemodel文件，包含实际图层的权重权重文件不包含在OpenCV示例目录。OpenCV深度学习面部检测器如何工作？上面的面部有74.30％的置信度。尽管OpenCV的Haar级联因缺少“直接”角度的面孔，但通过使用OpenCV的深度学习面部探测器，依然能够测到脸部。再来看三个面孔的示例：python detect_faces.py-image iron_chic.jpg-prototxt deploy.prototxt.txt-model res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel视频，视频流和网络摄像头应用人脸检测执行：python detect_faces_video.py-prototxt deploy.prototxt.txt-model res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel上述代码请访问本人博客：https：//china-testing.github.io/opencv_crash_deep_learning1.html2，Dlibface_。
机器学习SVM的优劣是什么？
