原文:spark算法实现——svm支持向量机

svm是一种分类算法,一般先分为两类,再向多类推广一生二,二生三,三生。。。 大致可分为: 线性可分支持向量机 硬间隔最大化hard margin maximization 硬间隔支持向量机 线性支持向量机 软间隔最大化soft margin maximization 软间隔支持向量机 非线性支持向量机 核函数kernel function 基本概念: 分割超平面 设C和D为两不相交的凸集,则存在 ...

2017-06-01 11:41 0 1660 推荐指数:

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支持向量SVM算法的matlab的实现

支持向量SVM)的matlab的实现 支持向量是一种分类算法之中的一个,matlab中也有对应的函数来对其进行求解;以下贴一个小例子。这个例子来源于我们实际的项目。 clc; clear; N=10; %以下的数据是我们实际项目中的训练例子(例子中有8个属性 ...

Thu Mar 31 19:52:00 CST 2016 0 18395
SVM支持向量算法

支持向量SVM)是另一类的学习系统,其众多的优点使得他成为最流行的算法之一。其不仅有扎实的理论基础,而且在许多应用领域比大多数其他算法更准确。 1、线性支持向量:可分情况 根据公式(1)<w.x>+b=0,我们知道,w定义了垂直于超平面的方向 ,如上图,w被成为 ...

Fri Jun 24 22:57:00 CST 2016 1 3242
支持向量SVM算法

支持向量(support vector machine)是一种分类算法,通过寻求结构化风险最小来提高学习泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统计规律的目的。通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器 ...

Wed Jul 16 23:05:00 CST 2014 2 98871
SVM支持向量分类算法

SVM(Support Vector Machine)支持向量是建立于统计学习理论上的一种二类分类算法,适合处理具备高维特征的数据集。它对数据的分类有两种模式,一种是线性可分割,另一种是线性不可分割(即非线性分割)。SVM思想是:通过某种 核函数,将数据在高维空间里 寻找一个最优超平面 ...

Fri Nov 01 22:05:00 CST 2019 0 766
SVM 支持向量算法介绍

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21932911?refer=baina 参考:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/05/02/basic-of-svm ...

Tue Aug 15 00:12:00 CST 2017 0 3346
支持向量SVM)中的 SMO算法

1. 前言 最近又重新复习了一遍支持向量SVM)。其实个人感觉SVM整体可以分成三个部分: 1. SVM理论本身:包括最大间隔超平面(Maximum Margin Classifier),拉格朗日对偶(Lagrange Duality),支持向量(Support Vector),核函数 ...

Mon Feb 27 01:47:00 CST 2017 3 9802
Python实现SVM(支持向量)

Python实现SVM(支持向量) 运行环境 Pyhton3 numpy(科学计算包) matplotlib(画图所需,不画图可不必) 计算过程 啊,这markdown flow好难用,我决定就画到这吧=。= 输入样例 代码实现 输出样例 ...

Thu Feb 04 06:19:00 CST 2016 1 16280
支持向量(SVM)——python3实现

  今天看完soft-margin SVM就又搜了下相关的代码,最后搜到这个,第一次看懂了SVM实现。   关于代码中cvxopt的使用,可以看下这个简单的介绍。   这里还是将代码贴在这里,里面加了自己的一下注释。   运行结果: ...

Tue Nov 22 22:11:00 CST 2016 6 10692
 
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