電商網(wǎng)站中面料商品的情感自動分類研究
【學(xué)位授予單位】:北京服裝學(xué)院
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號】:TP391.41;F724.6;F426.81
【圖文】:
圖 1 支持向量機(jī)分界面示意圖量映射到一個更高維的空間里,在這個空間里建立隔超平面的兩邊還各有一個與之平行的超平面使這兩個平行的超平面之間的距離最大化。其假大,分類器的總誤差越小。因此雖然圖中的 H'也之間的距離不是最大間隔,不適合作為分界線的泛化能力。的數(shù)據(jù)集,分類過程不可避免地會出現(xiàn)一些錯分兩種方式:一種是將線性不可分問題通過非線性要將原有空間映射到高維的特征空間中進(jìn)行非允許分界面有一定的錯分情況,使用懲罰因子 ,尋找這樣的非線性映射函數(shù)非常復(fù)雜,不易實樣本間的內(nèi)積<xi xj>有關(guān),因此引入核函數(shù)完成
第 2 章 理論支持與技術(shù)支持= ∑(αiniαi )K(x,xi) b機(jī)的結(jié)構(gòu)在形式上類似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其輸出是若干層中間節(jié)點的和一個支持向量的內(nèi)積對應(yīng)一個中間層節(jié)點,因此也被稱為支持示。在進(jìn)行情感識別時,先將圖像的底層特征向量輸入進(jìn)去,通間映射到高層的空間,之后計算求取最優(yōu)分界面,實現(xiàn)對樣本圖
圖 3 不同懲罰系數(shù) C 訓(xùn)練的不同結(jié)果在圖 3 中,系列 1 為 60 張面料圖像樣本實際主觀的主觀情感測試計算所得的情感因子的值,系列 2 為在一定 C 的情況下 SVM 訓(xùn)練后得到的預(yù)測值。通過比較,當(dāng) C 在一定范圍內(nèi)時,比如 C=500 回歸的精度已經(jīng)非常高,因為兩條線基本上重合,從而在一定程度上說明了所選擇底層特征的合理性以及有效性。通過 SVM 訓(xùn)練,可以得到關(guān)于因子 1、2、3 的訓(xùn)練模型,根據(jù)訓(xùn)練好的模型,可以對任意一面料圖像按照相應(yīng)的方法提取特征并進(jìn)行 3 個因子值的預(yù)測。2.3 動態(tài)鏈接庫技術(shù)動態(tài)鏈接庫(Dynamic Link Library)技術(shù)是重要的代碼重用技術(shù)之一,是微軟公司為 Windows 和 OS/2 操作系統(tǒng)設(shè)計的供應(yīng)用程序調(diào)用的共享函數(shù)庫,簡稱 DLL。動態(tài)鏈接庫是應(yīng)用程序的一種擴(kuò)展,它包含了可以由多個程序同時使用的代碼和庫資源,但不是可執(zhí)行文件,它提供給其他進(jìn)程進(jìn)行調(diào)用,是軟件共享和重用的重要技術(shù)之一。
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