机器学习算法--svm实战
1、不平衡数据分类问题 对于非平衡级分类超平面，使用不平衡SVC找出最优分类超平面，基本的思想是，我们先找到一个普通的分类超平面，自动进行校正，求出最优的分类超平面 测试代码如下： ...
原文：机器学习实战之SVM
一引言： 支持向量机这部分确实很多，想要真正的去理解它，不仅仅知道理论，还要进行相关的代码编写和测试，二者想和结合，才能更好的帮助我们理解SVM这一非常优秀的分类算法 支持向量机是一种二类分类算法，假设一个平面可以将所有的样本分为两类，位于正侧的样本为一类，值为 ，而位于负一侧的样本为另外一类，值为 。 我们说分类，不仅仅是将不同的类别样本分隔开，还要以比较大的置信度来分隔这些样本，这样才能使绝大 ...
2017-05-25 09:25 2 22597 推荐指数：
相关推荐
机器学习实战之SVM原理与案例
定义： 支持向量机SVM（Support vector machine）是一种二值分类器方法,其基本是思想是：找到一个能够将两类分开的线性可分的直线（或者超平面）。实际上有许多条直线（或超平面）可以将两类目标分开来，我们要找的其实是这些直线（或超平面）中分割两类目标时，有最大距离的直线（或超平面 ...
机器学习实战-之SVM核函数与案例
在现实任务中，原始样本空间中可能不存在这样可以将样本正确分为两类的超平面，但是我们知道如果原始空间的维数是有限的，也就是说属性数是有限的，则一定存在一个高维特征空间能够将样本划分。 事实上，在做 ...
SVM算法 机器学习
目录 梯度下降法、拉格朗日乘子法、KKT条件回顾感知器模型回顾SVM线性可分SVM线性不可分核函数SMO SVM线性可分，SVM线性不可分，核函数，要求会推导 ———————————————————————————— 学习率（步长）可以是任何数，如果是二阶 ...
【机器学习】从SVM到SVR
注：最近在工作中，高频率的接触到了SVM模型，而且还有使用SVM模型做回归的情况，即SVR。另外考虑到自己从第一次知道这个模型到现在也差不多两年时间了，从最开始的腾云驾雾到现在有了一点直观的认识，花费了不少时间。因此在这里做个总结，比较一下使用同一个模型做分类和回归之间的差别，也纪念一下与SVM ...
机器学习小结：SVM
和机器学习相关的课上，反复学习了这一经典算法，每次都有新的体会。借此机会做一个总结。 SVM是一种线性 ...
[机器学习]SVM原理
SVM是机器学习中神一般的存在，虽然自深度学习以来有被拉下神坛的趋势，但不得不说SVM在这个领域有着举足轻重的地位。本文从Hard SVM 到 Dual Hard SVM再引进Kernel Trick，然后推广到常用的Soft Kernel SVM。 一、Hard SVM ...
【Python机器学习实战】感知机和支持向量机学习笔记（三）之SVM的实现
前面已经对感知机和SVM进行了简要的概述，本节是SVM算法的实现过程用于辅助理解SVM算法的具体内容，然后借助sklearn对SVM工具包进行实现。 SVM算法的核心是SMO算法的实现，首先对SMO算法过程进行实现，先对一些辅助函数进行定义： 然后实现一个简化版 ...