一、Hard Margin SVM SVM 的思想,最终用数学表达出来,就是在优化一个有条件的目标函数: 此为 Hard Margin SVM,一切的前提都是样本类型线性可分; 1)思想 SVM 算法的本质就是最大化 margin; margin ...
关于 SVM 支持向量机 ,网上教程实在太多了,但真正能把内容讲清楚的少之又少。这段时间在网上看到一个老外的 svm 教程,几乎是我看过的所有教程中最好的。这里打算通过几篇文章,把我对教程的理解记录成中文。另外,上面这篇教程的作者提供了一本免费的电子书,内容跟他的博客是一致的,为了方便读者,我把它上传到自己的博客中。 这篇文章主要想讲清楚 SVM 的目标函数,而关于一些数学上的优化问题,则放在之后 ...
2018-02-24 22:15 3 5038 推荐指数:
一、Hard Margin SVM SVM 的思想,最终用数学表达出来,就是在优化一个有条件的目标函数: 此为 Hard Margin SVM,一切的前提都是样本类型线性可分; 1)思想 SVM 算法的本质就是最大化 margin; margin ...
前一段时间开始了解HoG跟SVM行人识别,看了很多包括Dalal得前辈的文章及经验分享,对HoG理论有了些初步的认识。 HoG 的全称是 Histogram of Oriented Gradient, 直译过来也就是梯度方向直方图。 就是计算各像素的梯度方向,统计成为直方图来作为特征表示目标 ...
作者:杜客 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20945670 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 SVM的损失函数定义如下: 举例:用一个例子演示公式是如何计算的。假设有3个分类 ...
SVM核函数的选择对于其性能的表现有至关重要的作用,尤其是针对那些线性不可分的数据,因此核函数的选择在SVM算法中就显得至关重要。对于核技巧我们知道,其目的是希望通过将输入空间内线性不可分的数据映射到一个高纬的特征空间内使得数据在特征空间内是可分的,我们定义这种映射为ϕ(x ...
SVM之问题形式化 SVM之对偶问题 >>>SVM之核函数 SVM之解决线性不可分 写在SVM之前——凸优化与对偶问题 上一篇SVM之对偶问题中讨论到,SVM最终形式化为以下优化问题\[\begin{align}\left\{ \begin ...
scikit-learn SVM算法库封装了libsvm 和 liblinear 的实现,仅仅重写了算法的接口部分。 scikit-learn中SVM的算法库分为两类,相关的类都包裹在sklearn.svm模块之中。 一类是分类的算法库,包括SVC, NuSVC,和LinearSVC ...
核函数的起源是对于线性不可分的分类情况,其实可以通过p次方多项式,及非线性模型进行分类;然后对于这类非线性多次方的,其实可以按照广义线性模型来进行升维变形,使之成为线性模型,这样就可以放到SVM中来进行处理了(svm只能处理非线性模型)。 但是升维之后是有维度爆炸现象的(二次方对应 ...
目的: 趁着清明假期临近把手头工作整理了一下,前段时间老大给了一个selenide研究的任务,虽然对selenium的应用比较熟悉,但是以前一直没怎么研究过其他衍生的技术,在研究过程中发现国内好多帖子只是把selenide官网上的内容谷歌翻译了一下就贴出来了,可能对国内一些想学习自动化的小白 ...