关于SVM(support vector machine)--支持向量机的一个故事 很久很久以前,有个SVM, 然后,……………………被deep learning 杀死 ...
背景 据说很久很久以前, 澳门有一家 胡说八道大赌场 , 专门提供各种奇奇怪怪的玩法. 其中有一个赌博叫 从你的全世界切过 连名字也这么奇怪 . 玩法是在一张桌布上黏附着许多小蓝球和小红球 玩家会得到一把很长很锋利的切片 玩家在桌布上切一刀后, 指定切出来的这条线的一边是小蓝球, 一边是小红球. 确定选择后, 从你的全世界切过 游戏机便会掉落更多的小球黏附在桌布上. 如果小球黏附的区域是玩家指定的 ...
2017-02-09 09:09 8 535 推荐指数:
关于SVM(support vector machine)--支持向量机的一个故事 很久很久以前,有个SVM, 然后,……………………被deep learning 杀死 ...
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 ...
,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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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: ...
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 ...