svm

高光谱成像仪是利用超光谱成像技术获得待测物的空间、光谱、辐射三重信息的高光谱图像。这类信息不仅可以反映地物空间分布的影像特征，而且可以获得其中某一种像元或像元的辐射强度和光谱特征。辐照、影像和光谱是高光谱图像的3个重要特征，这3个特征的有机结合是高光谱图像

作为华南的机械展之一的深圳机械展将于2015年3月30日在深圳会展中心隆重开展。本次展期为四天，即：2015年3月30日-4月2日。根据了解“深圳机械展”是工业性的展览会

本课程内容包含：人工智能技术演进、深度学习多层神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）的模型原理，以及相关套件（Tensorflow Keras）的实作方法。资料视觉化呈现、资料前处理和常用机器学习（MLP Random Forest Logistic Regression SVM等）的原理和实作方法。使同学具备影像和数据资料的模型训练、分类、预测和评估的技术

最近实验室在组织学习NG的机器学习视频，我也跟进了一下。讲到逻辑回归那一课，一直想不明白，逻辑回归到底是怎样分类的？逻辑回归的分类面在哪里？逻辑回归有像SVM的max margin那样清晰的推导过程吗？为什么需要Sigmoid函数？今天就让我们来一窥逻辑回归的始末。 假设有一堆学生样本，为了简单起见，只有两个特征，分别是两门课的分数score1和score2，类标号y表示这个学生是否能被录取

崇左车牌识别系统要求可以将活动中的机动车牌照从繁杂环境中获取并辨识出去，根据车牌号获取、图像预处理、svm算法、车牌号图像识别等技术性，鉴别车子型号、色调等信息内容，全新的技术实力为英文字母和数据的准确率可做到百分之九十九以上，中国汉字的准确率可做到九十九以上。 在崇左车牌识别系统中，车牌识别系统也是鉴别车子身份的具体方式。在深圳市公安局基本建设的《停车库（场）车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求》中，车辆识别技术性变成车子身份核查的具体方式

李昆仑，教授，博士。2004年毕业于北京交通大学，信号与信息处理专业，并获得工学博士学位。 1）1986年-1998年河北大学电子系工作； 2）1998年-2006年在河北大学数学与计算机学院工作； 3）2006年至今在河北大学电子信息工程学院工作； 4）现为通信与信息系统硕士研究生指导教师，近年发表学术论文40余篇(其中三大检索30余篇)，主持、参加科研项目若干

量化交易是基于数学和编程方法来进行交易决策的一种方式，通常使用机器学习、人工智能等技术，可以有效地利用海量数据进行系统化建模和分析，包括交易系统、风险管理、投资分析等，从而实现更好的收益和风险控制。 下面介绍一些利用人工智能进行量化交易的方法： 1. 数据收集和预处理 首先需要收集并准备足够的数据来构建预测模型。这些数据应该包括历史价格、市场指数、财务指标以及其他与行业或公司相关的信息

基于SVM混凝土电镜图像类型识别( ) 目的 为了准确、快速地对混凝土电镜图像进行自动识别分类，选取合理的特征提取方法以及分类算法，解决预判混凝土耐久性问题.方法 利用一种基于局部二值模式（Local Binary PatternLBP）的特征提取方法和支持向量机（Support Vector MachineSVM）分类器的组合模式对混凝土在电镜下的图像进行特征提取和类别判定并对SVM分类器选取合理的核函数以及核函数参数.结果 采用笔者方法最终图像识别准确率可达79.7%，LBP基本特征算子较好地满足了纹理特征图像的特征提取要求；通过SVM分类器对图像进行分类可以将含有纹理特征的图像成功分类.结论 该方法成功有效地识别混凝土的内部多层次结构辅助辨别混凝土的耐久性问题；LBP基本算子和SVM分类算法的组合算法在特征提取与识别分类具有很好的实用性及高效性.

当模型的复杂度增大时，训练误差会逐渐减小并趋向于0；而测试误差会先减小，达到最小值后又增大。当选择的模型复杂度过大时，过拟合现象就会发生。这样，在学习时就要防止过拟合

远程 Ubuntu 主机缺少一个或多个与安全有关的修补程序。 Jan Beulich 发现 Linux 内核中的 KVM svm 管理程序实现未正确捕获 AMD 处理器中的调试异常。客户机虚拟机中的攻击者可利用此问题，在主机操作系统中造成拒绝服务（系统崩溃）