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如何用带有面部特征的openCV训练支持向量机(svm)分类器？

我想使用svm分类器进行面部表情检测.我知道opencv有一个svmapi,但我不知道应该是什么输入来训练分类器.到目前为止,我已经读了很多论文,他们都在面部特征检测训练分类器之后说.到目前为止我做了什么,>面部检测,>每帧16个面部点计算.以下是面部特征检测的输出！湾如何用这个面部特征点训练分类器？

我需要在weka中创建一个SVM来使用Java过滤文档

我是一个绝对的初学者.从未使用Java在weka中创建分类器或任何东西我以前使用过该接口.基本上我有点迷失我已经看过weka的过滤器类并且稍微玩了一下.我的文件是文本文件,我需要将它们分成两类.我不确定如何定义类别或如何将文档加载到要分类的IDE中总结以上是DEVMAX为你收集整理的我需要在weka中创建一个SVM来使用Java过滤文档全部内容。如果觉得DEVMAX网站内容还不错，欢迎将DEVMAX网站推荐给好友。

ubuntu14.04安装KVM

安装环境ubuntu14.04一、安装KVM1、检测服务器是否支持VTegrep-o"(vmx|svm)"/proc/cpuinfo如支持，输出结果如下：toby@kvm01:~$egrep-o"(vmx|svm)"/proc/cpuinfovmxvmxvmxvmx2、开始安装KVMtoby@kvm01:~$sudoapt-getinstallqemu-kvmubuntu-vm-builderbr

支持向量机SVM三----核函数及正则化

故而在计算下式的时候，我们只需考虑支持向量，而是支持向量的样本点有很少，所以这样会降低计算复杂度。这种形式也为引入核函数做出铺垫。核函数作用其实就是通过一个映射，把低维线性不可分的样本点，映射到高维中，使之变得线性可分。SVM的输入就是特征而不是原始的输入属性。而接下我们探讨这个核函数。好了到此我们也说明了什么是核函数。

Scikit-learn实例之理解SVM正则化系数C

前言SVM比较详细的介绍可以参考：支持向量机SVM首先简要回顾一下SVM算法：如下图所示，寻找一个超平面划分数据，使得两类数据到超平面的距离均大余等于1/||w||。正则化系数C实际使用时，并不能保证所有数据被完美划分，例如在-例中混杂了一个＋例，标准的SVM就无法求解，如下图所示。代码本实例绘制了在不同正则化系数C下，SVM选择最佳分界线。实际上标准SVM对应C=无穷。

数据挖掘六：预测

数据挖掘（六）：预测分类：DataMining2013-05-2701:31938人阅读评论收藏举报预测决策树人工神经网络支持向量机正则化方法目录(?)[+]数据挖掘的任务分为描述性任务和预测任务两种。数据挖掘预测与周易预测有相似之处。数据挖掘预测则是通过对样本数据的输入值和输出值关联性的学习，得到预测模型，再利用该模型对未来的输入值进行输出值预测。参考资料：[1]《大话数据挖掘》[2]《数据仓库技术与联机分析处理》