模式识别中的svm算法属于生成算法还是判别算法
时间: 2023-11-28 10:46:25 浏览: 37
SVM算法属于判别算法。生成算法是通过学习联合概率分布P(X,Y)来得到条件概率分布P(Y|X),再根据贝叶斯公式得到后验概率分布P(Y|X),最终进行分类。而判别算法是直接学习决策函数f(X),通过将输入空间划分为不同的决策区域来进行分类。SVM算法就是通过学习一个最优的决策边界来进行分类,因此属于判别算法。
相关问题
机器学习和模式识别中的算法
机器学习和模式识别中涉及到很多算法,以下是其中的一些:
1. k近邻算法(KNN)
2. 决策树算法(Decision Tree)
3. 朴素贝叶斯算法(Naive Bayes)
4. 支持向量机算法(Support Vector Machine,SVM)
5. 神经网络算法(Neural Network)
6. 随机森林算法(Random Forest)
7. 梯度提升树算法(Gradient Boosting Tree)
8. K均值聚类算法(K-means Clustering)
9. 高斯混合模型算法(Gaussian Mixture Model,GMM)
10. 主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)
11. 线性判别分析算法(Linear Discriminant Analysis,LDA)
12. 卡方检验算法(Chi-Square Test)
13. 奇异值分解算法(Singular Value Decomposition,SVD)
14. 马尔可夫决策过程算法(Markov Decision Process,MDP)
这些算法可以用于分类、聚类、回归等机器学习和模式识别任务。不同的算法在不同的数据集和问题上表现可能会有所不同,需要根据具体情况选择合适的算法。
人脸识别opencv中的几种算法
OpenCV 中实现了多种人脸识别算法,其中比较常用的包括以下几种:
1. EigenFace:使用主成分分析(PCA)技术从训练集中提取人脸的特征向量,然后使用 k-最近邻算法(kNN)或支持向量机(SVM)等分类器进行分类。
2. FisherFace:使用线性判别分析(LDA)技术从训练集中提取特征向量,LDA 可以将数据投影到一个低维空间中,使得不同类别之间的距离最大化,同类别之间的距离最小化。在特征提取后,可以使用 kNN、SVM 或者其他分类器进行分类。
3. LBPH:使用局部二值模式(LBP)算法提取人脸的纹理特征,然后使用 kNN、SVM 或者其他分类器进行分类。LBPH 算法对于光照、表情和姿势等因素的变化具有较好的鲁棒性。
4. Deep Learning:使用深度学习技术从数据中自动学习人脸特征,然后使用 softmax、SVM 或者其他分类器进行分类。深度学习方法对于大规模数据集和复杂的应用场景具有较好的效果。
需要根据具体的应用场景和需求来选择合适的算法。一般来说,EigenFace 和 FisherFace 算法适用于对精度要求较高的场景,而 LBPH 算法适用于对计算速度和内存占用有较高要求的场景。如果数据集较大或者应用场景较复杂,可以考虑使用深度学习方法。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_lunwen.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_lunwen.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_lunwen.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)