支持向量机 Support Vector Machine，简称 SVM 于 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 Learning 取得更好的结果。 本文将详细介绍线性 SVM，非线性 SVM 涉及到的 kernel，本文中没有介绍。我将从以 ...
2018-12-28 18:53 0 598 推荐指数：
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由微软研究院的约翰·普莱特（John Platt）发明于1998年，目前被广泛使用于SVM的训练过程中，并在 ...
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 ...
非线性支持向量机SVM 对于线性不可分的数据集， 我们引入了核(参考：核方法·核技巧·核函数) 为，输出空间为。 输入 表示实例的特征向量，对应于输入空间的点； 输出 表示示例的类别。 线性可分支持向量机的定义： 通过间隔最大化或者等价的求出相应的凸二次规划问题得到的分离超平面 以及决策函数 ...
支持向量机是一种二分类模型，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。 模型包括以下几类： 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，通过软间隔最大化，学习一个线性 ...
SVM-支持向量机 SVM（Support Vector Machine）-支持向量机，是一个功能非常强大的机器学习模型，可以处理线性与非线性的分类、回归，甚至是异常检测。它也是机器学习中非常热门的算法之一，特别适用于复杂的分类问题，并且数据集为小型、或中型的数据集。 这章我们会解释SVM里 ...
非线性SVM分类 尽管SVM分类器非常高效，并且在很多场景下都非常实用。但是很多数据集并不是可以线性可分的。一个处理非线性数据集的方法是增加更多的特征，例如多项式特征。在某些情况下，这样可以让数据集变成线性可分。下面我们看看下图左边那个图： 它展示了一个简单的数据集，只有一个特征x1 ...
《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机，单手狂撕线性SVM 前面在写NumPy文章的结尾处也有提到，本来是打算按照《机器学习实战 / Machine Learning in Action》这本书来手撕其中代码的，但由于实际原因，可能需要先手撕SVM ...
