svm分类器训练详细步骤 既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？

既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？

这取决于数据量和样本数。不同的样本数和特征数据适合不同的算法。像神经网络这样的深度学习算法需要训练大量的数据集来建立更好的预测模型。许多大型互联网公司更喜欢深度学习算法，因为他们获得的用户数据是数以亿计的海量数据，这更适合于卷积神经网络等深度学习算法。

如果样本数量较少，则更适合使用SVM、决策树和其他机器学习算法。如果你有一个大的数据集，你可以考虑使用卷积神经网络和其他深度学习算法。

以下是一个图表，用于说明根据样本数量和数据集大小选择的任何机器学习算法。

如果你认为它对你有帮助，你可以多表扬，也可以关注它。谢谢您

svm分类算法原理？

基本模型定义为特征空间中区间最大的线性分类器，其学习策略是区间最大化，最终可转化为凸二次规划问题。

如何使用自己训练的分类器opencv svm hog？

我的个人测试很有效：使用hog SVM来训练你自己的分类器

#实例化并提取hog特征类

hog=CV2。Hogdescriptor（）]#加载您自己的分类器弓形负载(" myHogDector.bin文件“）

#阅读图片

img=CV2。读取（F，CV2。颜色）ubgr2灰色）

矩形，ux=hog.detect多尺度（img，winStride=（4，4），padding=（8，8），scale=1.05）

对于矩形中的（x，y，w，h）：

cv2.rectangle（img，（x，y），（x w，y h），（0，0255），2）

cv2.imshow（“{}.”format（i），img）

svm什么意思？

svm分类器训练详细步骤 svm分类器原理 opencv自带的分类器

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