支持向量机(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 ...
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:
支持向量机(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 ...
SVM(一)线性分类器 线性分类器(一定意义上,也可以叫做感知机) 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 ...
此文转自两篇博文 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机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 ...
前言 支持向量机,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 ...
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 支持向量机(SVM ...
在本练习中,先介绍了SVM的一些基本知识,再使用SVM(支持向量机 )实现一个垃圾邮件分类器。 在开始之前,先简单介绍一下SVM ①从逻辑回归的 cost function 到SVM 的 cost function 逻辑回归的假设函数如下: hθ(x)取值范围为[0,1],约定h ...
SVM被许多人认为是有监督学习中最好的算法,去年的这个时候我就在尝试学习。不过,面对长长的公式和拗口的中文翻译最终放弃了。时隔一年,看到Andrew讲解SVM,总算对它有了较为完整的认识,总体思路是这 ...
堡垒机前戏 开发堡垒机之前,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 ...