【机器学习】支持向量机（SVM）
感谢中国人民大学胡鹤老师，课程深入浅出，非常好 一、关于SVM 可以做线性分类、非线性分类、线性回归等，相比逻辑回归、线性回归、决策树等模型（非神经网络）功效最好 传统线性分类：选出两堆数据的质心，并做中垂线（准确性低）——上图左 SVM：拟合的不是一条线，而是两条平行线，且这两条 ...
原文：支持向量机（SVM）相关免费学习视频集锦
http: www.matlabsky.com thread .html 其它 支持向量机 SVM 相关免费学习视频集锦 复制链接 faruto 签到天数: 天 LV. 偶尔看看II 电梯直达 楼主 发表于 : : 只看该作者 Learn SVM Step by Step 系列视频 应用篇：Libsvm的下载 安装和使用http: www.matlabsky.com thread .html Le ...
2016-12-28 20:16 1 1354 推荐指数：
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支持向量机（SVM）
断断续续看了好多天，赶紧补上坑。 感谢july的 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837/ 以及CSDN上淘的比较正规的SMO C++ 模板代码。~LINK~ 1995年提出的支持向量机（SVM）模型，是浅层学习中较新 ...
SVM支持向量机
,RBF). 1.SVM支持向量机的核函数 在SVM算法中,训练模型的过程实际上是对每个数据点对于 ...
SVM 支持向量机
支持向量机就是使用了核函数的软间隔线性分类法，SVM可用于分类、回归和异常值检测（聚类）任务。“机”在机器学习领域通常是指算法,支持向量是指能够影响决策的变量。 示意图如下（绿线为分类平面，红色和蓝色的点为支持向量）： SVM原理 由逻辑回归引入[1] 逻辑回归是从特征中学习 ...
支持向量机SVM
关于 SVM 的博客目录链接，其中前1,2 两篇为约束优化的基础，3,4,5 三篇主要是 SVM 的建模与求解， 6 是从经验风险最小化的方式去考虑 SVM。 1. 约束优化方法之拉格朗日乘子法与KKT条件拉 2. 格朗日对偶 3. 支持向量机SVM 4. SVM 核方法 ...
SVM（支持向量机）
1.什么是SVM 通过跟高斯“核”的结合，支持向量机可以表达出非常复杂的分类界线，从而达成很好的的分类效果。“核”事实上就是一种特殊的函数，最典型的特征就是可以将低维的空间映射到高维的空间。 我们如何在二维平面划分出一个圆形的分类界线？在二维平面可能会很困难，但是通过“核”可以将二维 ...
我眼中的支持向量机（SVM）
看吴恩达支持向量机的学习视频，看了好几遍，才有一点的理解，梳理一下相关知识。 （1）优化目标： 支持向量机也是属于监督学习算法，先从优化目标开始。 优化目标是从Logistics regression一步步推导过程，推导过程略 这里cost1和cost0函数图像为： ...
SVM支持向量机实例
波士顿房价回归分析 1.导入波士顿房价数据集 ############################# svm实例--波士顿房价回归分析 ####################################### #导入numpy import numpy as np #导入 ...