支持向量机（Support Vector Machine，SVM）—— 线性SVM
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 ...
原文：Support Vector Machine(1):线性可分集的决策边界
与Logistuc Regression相比，SVM是一种优化的分类算法，其动机是寻找一个最佳的决策边界，使得从决策边界与各组数据之间存在margin，并且需要使各侧的margin最大化。比较容易理解的是，从决策边界到各个training example的距离越大，在分类操作的差错率就会越小。因此，SVM也叫作Large Margin Classifier。 最简单的情况是，在二维平面中的，线性可 ...
2017-06-07 15:47 0 1316 推荐指数：
相关推荐
证明softmax的决策边界是线性的
问题描述： 没有隐藏层的softmax网络，g就是softmax激活函数 决策边界是线性的（图片来自吴恩达的深度学习视频） 首先说明两点问题： 1，决策边界上softmax对任两类的输出概率是相等的，即对于边界上任一点X，softmax ...
Python实现SVM（Support Vector Machine）
1.SVM概念 支持向量机即 Support Vector Machine，简称 SVM 。SVM模型的主要思想是在样本特征空间上找到最佳的分离超平面（二维是线）使得训练集上正负样本间隔最大，这个约束使得在感知机的基础上保证可以找到一个最好的分割分离超平面（也就是说感知机会有多个解 ...
数据预处理——分类(线性可分SVM与决策树)
[toc] ## 第二次作业 #### 第一题 <b>题目描述</b><br> 1.如下表数据，前四列是天气情况（阴晴ou ...
支持向量机(Support Vector Machine)-----SVM之SMO算法(转)
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 ...
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e1071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 1. 载入并了解数据集；2. 对数据集进行训练并 ...
支持向量机(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 ...
线性可分 与线性不可分
http://blog.csdn.net/u013300875/article/details/44081067 很多机器学习分类算法，比如支持向量机（svm），假设数据是要线性可分。 如果数据不是线性可分的，我们就必须要采用一些特殊的方法，比如svm的核技巧把数据转换到更高的维度上，在那个高 ...