【机器学习】支持向量机（SVM）
感谢中国人民大学胡鹤老师，课程深入浅出，非常好 一、关于SVM 可以做线性分类、非线性分类、线性回归等，相比逻辑回归、线性回归、决策树等模型（非神经网络）功效最好 传统线性分类：选出两堆数据的质心，并做中垂线（准确性低）——上图左 SVM：拟合的不是一条线，而是两条平行线，且这两条 ...
原文：Python机器学习算法 — 支持向量机（SVM）
SVM 简介 支持向量机 Support Vector Machines 是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。 在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别 分类以及回归分析。 由简至繁的模型包括： 当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性可分支持向量机 当训练样本近似线性可分时，通过软 ...
2018-06-28 23:42 0 1017 推荐指数：
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机器学习：Python中如何使用支持向量机(SVM)算法
(简单介绍一下支持向量机，详细介绍尤其是算法过程可以查阅其他资) 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析。 其具有以下特征： (1)SVM可以表示为凸 ...
Python机器学习（十二）支持向量机算法
1. 解决什么问题？ 最基本的应用是数据分类，特别是对于非线性不可分数据集。支持向量机不仅能对非线性可分数据集进行分类，对于非线性不可分数据集的也可以分类 （我认为这才是支持向量机的真正魅力所在，因为现实场景中，样本数据往往是非线性不可分的）。 现实场景一 ：样本数据大部分是线性 ...
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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 ...
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一、问题引入 支持向量机(SVM，Support Vector Machine)在2012年前还是很牛逼的，但是在12年之后神经网络更牛逼些，但是由于应用场景以及应用算法的不同，我们还是很有必要了解SVM的，而且在面试的过程中SVM一般都会问到。支持向量机是一个非常经典且高效的分类模型 ...
coursera机器学习-支持向量机SVM
#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得； #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要、难理解或容易忘记的内容并做了些补充，并非是课堂详细笔记和要点； #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容，参考文献列于文末。博主能力有限，若有错误，恳请指正； #------------------------------------------------ ...