原文:第八篇:支持向量机 (Support Vector Machine)

前言 本文讲解如何使用R语言中e 包中的SVM函数进行分类操作,并以一个关于鸢尾花分类的实例演示具体分类步骤。 分析总体流程 . 载入并了解数据集 . 对数据集进行训练并生成模型 . 在此模型之上调用测试数据集进行分类测试 . 查看分类结果 . 进行各种参数的调试并重复 直至分类的结果让人满意为止。 参数调整策略 综合来说,主要有以下四个方面需要调整: . 选择合适的核函数 . 调整误分点容忍度参 ...

2017-05-20 21:21 0 1492 推荐指数:

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支持向量Support Vector Machine,SVM)—— 线性SVM

  支持向量Support Vector Machine,简称 SVM)于 1995 年正式发表,由于其在文本分类任务中的卓越性能,很快就成为机器学习的主流技术。尽管现在 Deep Learning 很流行,SVM 仍然是一种很有的机器学习算法,在数据集小的情况下能比 Deep ...

Sat Dec 29 02:53:00 CST 2018 0 598
支持向量(Support Vector Machine)-----SVM(转,有修改)

SVM(一)线性分类器 线性分类器(一定意义上,也可以叫做感知) 是最简单也很有效的分类器形式.在一个线性分类器中,可以看到SVM形成的思路,并接触很多SVM的核心概念. 用一个二维空间里仅有两类样本的分类问题来举个小例子。如图所示: C1和C2是要区分的两个类别,在二维平面中 ...

Sat Jul 14 02:41:00 CST 2012 0 4253
支持向量(Support Vector Machine)-----SVM之SMO算法(转)

此文转自两博文 有修改 序列最小优化算法(英语:Sequential minimal optimization, SMO)是一种用于解决支持向量训练过程中所产生优化问题的算法。SMO由微软研究院的约翰·普莱特(John Platt)发明于1998年,目前被广泛使用于SVM的训练过程中,并在 ...

Tue Jul 17 20:49:00 CST 2012 1 23789
第八篇支持向量 (SVM)分类器原理分析与基本应用

前言 支持向量,也即SVM,号称分类算法,甚至机器学习界老大哥。其理论优美,发展相对完善,是非常受到推崇的算法。 本文将讲解的SVM基于一种最流行的实现 - 序列最小优化,也即SMO。 另外还将讲解将SVM扩展到非线性可分的数据集上的大致方法 ...

Thu Jan 19 18:06:00 CST 2017 0 2223
机器学习 | 算法笔记- 支持向量Support Vector Machine

前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录    k近邻(KNN)    决策树    线性回归    逻辑斯蒂回归    朴素贝叶斯    支持向量(SVM ...

Mon Mar 11 01:55:00 CST 2019 0 1652
Python之路【第八篇】:堡垒实例以及数据库操作

堡垒前戏 开发堡垒之前,先来学习Python的paramiko模块,该模块机遇SSH用于连接远程服务器并执行相关操作 SSHClient 用于连接远程服务器并执行基本命令 基于用户名密码连接: import paramiko # 创建SSH对象 ssh ...

Sun Jan 03 18:03:00 CST 2016 8 26565
 
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