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get DefaultPeopleDetector()支持向量机使用什么数据集进行训练？

get DefaultPeopleDetector()支持向量机是OpenCV库中的一个函数，用于人体检测。它使用了一个经过训练的支持向量机（SVM）模型来进行人体检测。

支持向量机是一种监督学习算法，用于二分类和多分类问题。在人体检测中，支持向量机被用来将图像中的人体区域与其他区域进行区分。为了训练这个模型，需要使用一个包含正样本（人体区域）和负样本（非人体区域）的数据集。

具体来说，get DefaultPeopleDetector()支持向量机使用了一个名为INRIA Person数据集进行训练。INRIA Person数据集是一个广泛使用的人体检测数据集，包含了大量的正样本和负样本。这个数据集由INRIA计算机视觉研究所提供，用于训练和评估人体检测算法。

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腾讯云人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）
腾讯云图像识别（https://cloud.tencent.com/product/imagerecognition）
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请注意，以上答案仅供参考，具体的训练数据集和腾讯云产品选择可能需要根据实际情况进行调整。

相关搜索:使用支持向量机对数据集进行建模训练支持向量机的参数是什么用图像训练支持向量机并进行预测如何选择特征并使用支持向量机算法进行训练？使用支持向量机对5维数据集进行分类的示例？我无法使用支持向量机和Caret训练函数来训练数据使用多特征的支持向量机(SVM)训练如何使用支持向量机进行多类分类？Sklearn线性支持向量机无法在多标签分类中进行训练为支持向量机训练数据扩展相同关键字的字典值我正在尝试使用支持向量机模型进行机器学习，但它没有完成如何使用经过训练的支持向量机模型来预测图像中是否包含汽车对象使用支持向量机分类器作为预训练模型(VGG16)的最后一层线性支持向量机用于对具有两个特征的数据进行线性分离当缩放数据时，为什么训练数据集使用“fit”和“transform”，而测试数据集只使用“transform”？mlr3:如何在训练数据集上使用mlr进行过滤，并将结果应用于模型训练？在自定义数据集上进行yolo训练时，重写框是什么意思？使用tf 2.3.0拆分数据集Cats_vs_dogs以进行训练和val 使用Pytorch中的预训练模型进行语义分割，然后使用我们自己的数据集仅训练完全连接的图层在使用CountVectorizer对文本数据集进行词干分析后，向量化文本数据集时获取全零

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支持向量机算法

摘要本文主要讲机器学习中一个非常重要的二类分类模型：支持向量机（Support Vector Machines）。文中主要讲解了SVM的三种模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机，重点讲解该模型的原理，及分类决策函数的计算推导过程。引例小视频基本方向首先，SVM不能通过“支持向量机”字面意思来理解。其次，SVM是机器学习中很经典的一个二类分类模型。分类的最终目的是找到样本之间的一条分界线，然后用新样本点和分界线的关系，来判断类别。这是我们的基本思想。在前面，我们已经学习了

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一、介绍数据分类是机器学习中非常重要的任务。支持向量机（SVM）广泛应用于模式分类和非线性回归领域。 SVM算法的原始形式由Vladimir N.Vapnik和Alexey Ya提出。自从那以后，SVM已经被巨大地改变以成功地用于许多现实世界问题，例如文本（和超文本）分类，图像分类，生物信息学（蛋白质分类，癌症分类），手写字符识别等。二、目录什么是支持向量机？ SVM是如何工作的？推导SVM方程 SVM的优缺点用Python和R实现 1.什么是支持向量机（SVM）？支持向量机是一种有监督的

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支持向量机

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贝叶斯定理（英语：Bayes’ theorem）是[概率论]中的一个[定理]，描述在已知一些条件下，某事件的发生概率。比如，如果已知某癌症与寿命有关，使用贝叶斯定理则可以通过得知某人年龄，来更加准确地计算出他罹患癌症的概率。

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在机器学习中，支持向量机（SVM，也叫支持向量网络），是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。是由Vapnik与同事（Boser等，1992；Guyon等，1993；Vapnik等，1997）在AT＆T贝尔实验室开发。支持向量机是基于统计学习框架与由Chervonenkis（1974）和Vapnik（1982，1995）提出Vapnik–Chervonenkis理论上的最强大的预测方法之一。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。

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支持向量机详解

总第81篇 (本文框架) 01|概念及原理：支持向量机是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。说的通俗一点就是就是在特征空间里面用某条线或某块面将训练数据集分成两类，而依据的原则就是间隔最大化，这里的间隔最大化是指特征空间里面距离分离线或面最近的点到这条线或面的间隔(距离)最大。看下面的图来感受一下，SVM的目的就是要找打能把红色点和蓝色点准确分开的线或面。上图来源于链接：https://www.zhihu.com/question/210944

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彻底搞懂机器学习SVM模型！

自从大半年前接触到SVM以来，感觉一直没怎么把SVM整明白。直到最近上的《模式识别》课程才仿佛打通了我的任督二脉，使我终于搞清楚了SVM的来龙去脉，所以写个博客作个总结。

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图解机器学习 | 支持向量机模型详解

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深度学习500问——Chapter02：机器学习基础（4）

决策树（Decision Tree）是一种分为治之的决策过程。一个困难的预测问题，通过树的分支节点，被划分成两个或多个较为简单的子集，从结构上划分为不同的子问题。将依规则分割数据集的过程不断递归下去（Recursive Partitioning）。随着树的深度不断增加，分支节点的子集越来越小，所需要提的问题数也逐渐简化。当分支节点的深度或者问题的简单程度满足一定的停止规则（Stopping Rule）时，该分支节点会停止分裂，此为自上而下的停止阈值（Cutoff Threshold）法；有些决策树也使用自上而下的剪枝（Pruning）法。

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R语言与机器学习（分类算法）支持向量机

说到支持向量机，必须要提到july大神的《支持向量机通俗导论》，个人感觉再怎么写也不可能写得比他更好的了。这也正如青莲居士见到崔颢的黄鹤楼后也只能叹“此处有景道不得”。不过我还是打算写写SVM的基本想法与libSVM中R的接口。一、SVM的想法回到我们最开始讨论的ＫＮＮ算法，它占用的内存十分的大，而且需要的运算量也非常大。那么我们有没有可能找到几个最有代表性的点（即保留较少的点）达到一个可比的效果呢？要回答这个问题，我们首先必须思考如何确定点的代表性？我想

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深入浅出SVM（PART I）

支持向量机（Support Vector Machine）是由Vapnik等人于1995年提出来的，之后随着统计理论的发展，支持向量机SVM也逐渐受到了各领域研究者的关注，在很短的时间就得到了很广泛的应用。支持向量机是被公认的比较优秀的分类模型，同时，在支持向量机的发展过程中，其理论方面的研究得到了同步的发展，为支持向量机的研究提供了强有力的理论支撑。

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『数据挖掘十大算法』笔记二：SVM-支持向量机

C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART

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原创 | 支持向量机在金融领域的应用

作者：金一鸣审校：陈之炎本文约4400字，建议阅读8分钟本文选择一个简单直观的应用实战——根据股价基本历史数据来预测股市涨跌。支持向量机（Support Vector Machine, SVM)是一种通过监督学习方式来进行学习的分类和回归模型，在多数情况下，人们都会用这个模型来进行较小规模的二分类任务的求解。支持向量机主要的思想是在特征空间上找到一个与正负样本边界最大的线性分类器，而求解边界最大化的问题从数学的角度来看即是求解凸二次规划（Convex Quadratic Programming)的最优

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前面三篇博文主要介绍了支持向量机的基本概念，线性可分支持向量机的原理以及线性支持向量机的原理，线性可分支持向量机是线性支持向量机的基础。对于线性支持向量机，选择一个合适的惩罚参数

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基于支持向量机的手写数字识别详解（MATLAB GUI代码，提供手写板）

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简单易学的机器学习算法——线性可分支持向量机

一、线性可分支持向量机的概念线性可分支持向量机是用于求解线性可分问题的分类问题。对于给定的线性可分训练数据集，通过间隔最大化构造相应的凸二次优化问题可以得到分离超平面：以及相应的分类决策函

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图解大数据 | Spark机器学习(下)—建模与超参调优

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线性可分支持向量机是用于求解线性可分问题的分类问题。对于给定的线性可分训练数据集，通过间隔最大化构造相应的凸二次优化问题可以得到分离超平面：

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机器学习实战-支持向量机原理、Python实现和可视化（分类）

支持向量机（SVM）广泛应用于模式分类和非线性回归领域。SVM算法的原始形式由Vladimir N.Vapnik和Alexey Ya提出。自从那以后，SVM已经被巨大地改变以成功地用于许多现实世界问题。

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简单易学的机器学习算法——线性支持向量机

一、线性支持向量机的概念线性支持向量机是针对线性不可分的数据集的，这样的数据集可以通过近似可分的方法实现分类。对于这样的数据集，类似线性可分支持向量机，通过求解对应的凸二次规划问题，也同样求

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R语言实现支持向量机

一、SVM的想法回到我们最开始讨论的ＫＮＮ算法，它占用的内存十分的大，而且需要的运算量也非常大。那么我们有没有可能找到几个最有代表性的点（即保留较少的点）达到一个可比的效果呢？要回答这个问题，我们首先必须思考如何确定点的代表性？我想关于代表性至少满足这样一个条件：无论非代表性点存在多少，存在与否都不会影响我们的决策结果。显然如果仍旧使用KNN算法的话，是不会存在训练集的点不是代表点的情况。那么我们应该选择一个怎样的“距离”满足仅依靠代表点就能得到全体点一致的结果？

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有效延缓痴呆症：延世大学发现梯度提升机模型能准确预测 BPSD 亚综合征

内容一览：随着人口老龄化程度不断加剧，痴呆症已经成为公共健康问题。目前医学界治疗该病还只能通过药物缓解，尚未发现治愈的有效方法，因此，预防痴呆症尤为紧迫。在这一背景下，延世大学的研究人员开发了多个预测 BPSD 的机器学习模型，并对这些模型进行了验证。实验结果表明，机器学习能够有效预测 BPSD 亚综合症。

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SVM 概述

支持向量机的线性分类：是给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于他们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。

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文本分类算法研究与实现

近年来，随着Internet的迅猛发展，网络信息和数据信息不断扩展，如何有效利用这一丰富的数据信息，己成为广大信息技术工作者所关注的焦点之一。为了快速、准确的从大量的数据信息中找出用户所需要的信息，文本信息的自动分析也成为了当前的迫切需求。对文本信息的分析中的一个主要技术就是文本分类。文本分类问题是自然语言处理的一个基本问题，很多相关的研究都可以归结为分类问题。文本分类是指将文本按一定的规则归于一个或多个类别中的技术。近年来，许多统计的方法和机器学习的方法都应用到文本分类方面，如朴素贝叶斯方法(NB)、K-近邻方法（KNN)、支持向量机方法(SVM)等。

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Python中的sklearn入门

scikit-learn（简称sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了丰富的功能和工具，用于数据挖掘和数据分析。它构建在NumPy，SciPy和matplotlib等科学计算库的基础上，使得使用者可以轻松地进行机器学习模型的构建、训练和评估等工作。本文将介绍sklearn库的基本概念和常用功能，并利用示例代码演示如何使用sklearn进行机器学习模型的训练和评估。

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机器学习之鸢尾花-支持向量机

“支持向量机”（SVM）是一种有监督的机器学习算法，可用于分类任务或回归任务。但是，它主要适用于分类问题。在这个算法中，我们将每个数据项绘制为n维空间中的一个点（其中n是你拥有的是特征的数量），每个特征的值是特定坐标的值。然后，我们通过找到很好地区分这两个类的超平面来执行分类的任务。

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黑箱方法支持向量机①

支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 SVM几乎可以适用于所有的学习任务，包括分类和数值预测两个方面。著名的应用包括：

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完全汇总，十大机器学习算法！！

接下来我会从每个算法模型的介绍、基本原理、优缺点以及适用场景注意叙述，最后会基于开源数据集给出一个比较入门型的案例供大家学习~

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机器学习做中文邮件内容分类，准确识别垃圾邮件，真香！

作者 | Yunlord 出品 | CSDN博客前言随着微信的迅速发展，工作和生活中的交流也更多依赖于此，但是由于邮件的正式性和规范性，其仍然不可被取代。但是不管是企业内部工作邮箱，还是个人邮箱，总是收到各种各样的垃圾邮件，包括商家的广告、打折促销信息、澳门博彩邮件、理财推广信息等等，不管如何进行垃圾邮件分类，总有漏网之鱼。最重要的是，不同用户对于垃圾邮件的定义并不一致。而且大部分用户网络安全意识比较一般，万一误点垃圾邮件上钩，或者因为垃圾邮件淹没了工作中的关键信件，则会给个人或者企业造成损失。垃

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Python 数据科学手册 5.7 支持向量机

支持向量机（SVM）是一种特别强大且灵活的监督算法，用于分类和回归。在本节中，我们将探索支持向量机背后的直觉，及其在分类问题中的应用。

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按部就班的吴恩达机器学习网课用于讨论（11）

知道了核函数的表示形式（使用例如高斯核函数作为工具，计算样本x和地标l之间的距离作为特征f，其中f为核函数），之后就是讨论核函数地标的选择。

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支持向量机

在逻辑回归问题中，我们希望输入sigmod函数中的函数值离0越远越好，因为离0越远，我们判断的"把握"就越大。也就是说我们希望找到一个分类器使得待分类点距离分类的平面尽可能的远，换言之也是一样分类判断的把握尽可能大。这就延伸出了一种二分类模型-支持向量机支持向量机就是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上间隔最大的线性分类器,其学习策略就是间隔最大化。

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Machine Learning -- 主动学习(AL)

参考论文：Survey on active learning algorithms. Computer Engineering and Applications 主动学习算法作为构造有效训练集的方法，其目标是通过迭代抽样，寻找有利于提升分类效果的样本，进而减少分类训练集的大小，在有限的时间和资源的前提下，提高分类算法的效率。主动学习已成为模式识别、机器学习和数据挖掘领域的研究热点问题。介绍了主动学习的基本思想，一些最新研究成果及其算法分析，并提出和分析了有待进一步研究的问题。 1 引言监督学习模型，例如：

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SVM在脑影像数据中的应用

如第一章所述，机器学习中有四种基本方法:有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。分类是监督学习的一种形式，它根据训练阶段确定的许多输入输出对将输入数据映射到输出数据。使用分类，与一组示例观察相关的特征可以用来训练一个决策函数，该函数以给定的精度生成类别赋值(即标签labels)。从功能性神经成像数据到推特帖子，这些特征可以是多种多样的。一旦基于这些特征创建了决策函数分类器，它就可以使用之前建立的模式自动将类标签附加到新的、不可见的观察结果上。有许多类型的机器学习算法可以执行分类，如决策树，朴素贝叶斯和深度学习网络。本章回顾支持向量机(SVM)学习算法。支持向量机的强大之处在于它能够以平衡的准确性和再现性学习数据分类模式。虽然偶尔用于回归(见第7章)，SVM已成为一种广泛使用的分类工具，具有高度的通用性，扩展到多个数据科学场景，包括大脑疾病研究。

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教程 | 详解支持向量机SVM：快速可靠的分类算法

选自Monkey Learn 作者：Bruno Stecanella 参与：李泽南、李亚洲当处理文本分类问题时，你需要不断提炼自己的数据集，甚至会尝试使用朴素贝叶斯。在对数据集满意后，如何更进一步呢？是时候了解支持向量机（SVM）了：一种快速可靠的分类算法，可以在数据量有限的情况下很好地完成任务。在本文中，Bruno Stecanella 将对这一概念进行通俗易懂的解释，希望能对你有所帮助。或许你已经开始了自己的探索，听说过线性可分、核心技巧、核函数等术语。支持向量机（SVM）算法的核心理念非常简单，而

A.机器学习入门算法（四）: 基于支持向量机的分类预测

本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc

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数据分析入门系列教程-SVM原理

SVM 的英文全称是 Support Vector Machines，我们叫它支持向量机，支持向量机是用于分类的一种算法，当然也有人用它来做回归。

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