我正在做一个关于SVM的小项目，在我执行验证SVM训练后的模型的时候，得到的report分数总是很高，无论是召回率（查全率）、精准度、还是f1-score都很高： 图1 分类器分数report 　　但是，对于训练的效果就非常差，差到连包含训练集的测试集都无法正确分类，如下图所示 ...

Spark 机器学习库从 1.2 版本以后被分为两个包： spark.mllib 包含基于RDD的原始算法API。Spark MLlib 历史比较长，在1.0 以前的版本即已经包含了，提供的算法实现都是基于原始的RDD。 spark.ml 则提供 ...

SVM分类器里面的东西好多呀，碾压前两个。怪不得称之为深度学习出现之前表现最好的算法。 今天学到的也应该只是冰山一角，懂了SVM的一些原理。还得继续深入学习理解呢。 一些关键词： 超平面（hyper plane）SVM的目标就是找到一个超平面把两类数据分开。使边际 ...

快乐虾 http://blog.csdn.net/lights_joy/ 欢迎转载，但请保留作者信息 在opencv中支持SVM分类器。本文尝试在python中调用它。 和前面的贝叶斯分类器一样，SVM也遵循先训练再使用的方式。我们直接在贝叶斯分类器的測试代码上做简单改动 ...

1 概述 基础的理论知识参考线性SVM与Softmax分类器。 代码实现环境：python3 2 数据处理 2.1 加载数据集 将原始数据集放入“data/cifar10/”文件夹下。 运行结果如下： 2.2 划分数据集 将加载好的数据集划分为训练集，验证集，以及测试集 ...

线性分类器： 首先给出一个非常非常简单的分类问题（线性可分），我们要用一条直线，将下图中黑色的点和白色的点分开，很显然，图上的这条直线就是我们要求的直线之一（可以有无数条这样的直线） 假如说，我们令黑色的点 = -1， 白色的点 = +1，直线f(x) = w.x + b ...

1 引入 上一篇介绍了图像分类问题。图像分类的任务，就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像。我们还介绍了k-Nearest Neighbor （k-NN）分类器，该分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较，来给测试图像打上分类标签。k-Nearest ...

在鸢尾花数据集上 去除线性可分的类（1类），结果如下： 去除线性不可分的类（0类），结果如下： ...