这个时候可以用SVM支持向量机的升维。
就好比婚后的一对男女同住在一块,男的保不住钱。
那怎么办?可以人为制造一个维度将男女分开,一个在天南一个在地北。
这样两人的地域就不在一个维度了。
通过新增一个地域维度,从而实现地域维度上的分离,这样男人的钱就能保住了。
当然,计算机的世界里没有微信转账,这种可以沟通不同地域维度的东西。
齐凡也不知道自己看书看着看着,怎么脑子里会有这么多奇奇怪怪的想法。
他自己也知道这个例子用来形容SVM不是很恰当,但他觉得这个例子很有意思。
他觉得直男是想不出这种例子的。
贤者饮料的牛X莫过于此--让不是直男的齐凡,在进入贤者状态后,思维无限自由发散,却能在面对欲望的时候,表现得比直男直一万倍。
齐凡自己都没有察觉到这一点。
否则的话,他多半会去做一件事--看些小成本电影。
他肯定会好奇,自己能否在深切感知电影主角们悸动的同时,自身又能做到心如止水。
齐凡收回思绪,回到数字图像处理的问题上。
SVM的作用主要是拿来分类,而数字识别就是一个典型的分类问题。
因为一个数字只有0~9这几种可能。
而分类问题体现在数学上,其实就是对坐标系的分割。
每一张包含了手写数字的图像,通过提取特征后,都可以在坐标系找到属于它的位置。
而SVM要干的事情,就是仔细划分这些不同位置的坐标点。
属于“0”
的坐标点要和“1”
的坐标点清清楚楚地分开。
其余数字依次同理。
这个坐标系很复杂,有N个维度。
假如一张图片的像素点是100*100的,将它整个扔给计算机的话,那就有1万个输入维度。
人类所能理解的图形极限是三维,所以1万维是完全不可能画得出来的。
画不出来还是小事,可以自行脑补嘛。
计算和特征提取才是大事。
维度越大,所需的计算量也就越大,算得也就越慢。
如果一个程序识别一个手写数字要花10秒,那一定会被骂成“人工智障”
,这就是“人工智障三人组”
最初名号的由来。
齐凡是从计算机学院其他学长口中得知的。
当然,现在已经不这样了。
所以,进行计算前,势必要将图像参数简化一下。
();() 同时,图像还涉及到清晰度和对比度的问题。
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