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基于多分类线性SVM&mediapipe手势关键点实现简易人机猜拳游戏
- 基于SMO优化的SVM分类算法完整实现版本
- SVM决策结果与数据集可视化
- 多分类SVM实战：基于mediapipe手势关键点实现简易版人机猜拳
- - 二分类算法如何实现多分类
  - - 1. OVO(one versus one)
    - 2.OVR(one versus rest)
  - 基于OVO方法训练三分类SVM
  - 测试(嵌入mediapipe手部关键点提取代码中)

基于多分类线性SVM&mediapipe手势关键点实现简易人机猜拳游戏

在【机器学习算法】支持向量机入门教程及相关数学推导这篇博客中，我们已经完整的推导了SVM算法以及SMO序列最小化优化算法的来龙去脉。在本篇博客中，我们将基于这些理论基础，手写代码实现SVM算法的完整实现过程。并基于分类结果进行数据+决策面的可视化；同时，填一下上上上上上篇博客挖的坑，实现一个有趣的小应用：上次是基于逻辑斯蒂回归，这次我们用SVM算法来进行手势识别。

本次实验的所有代码已上传至github：https://github.com/Scienthusiasts/Machine-Learning
先贴一张实现效果：

基于SMO优化的SVM分类算法完整实现版本

本次手写代码的主要理论基础在【机器学习算法】支持向量机入门教程及相关数学推导中都有比较详尽的解释，推荐这两篇博客可以对照着看，相信对大家一定会有不一样的体会与理解。

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【机器学习实验五】基于多分类线性SVM实现简易人机猜拳游戏

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