[白话解析] 深入浅出支持向量机(SVM)之核函数
[白话解析] 深入浅出支持向量机(SVM)之核函数 0x00 摘要 本文在少用数学公式的情况下，尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解支持向量机中的核函数概念，并且给大家虚构了一个水浒传的例子来做进一步的通俗解释。 0x01 问题 在学习核函数的时候，我一直有几个很好奇的问题。 Why ...
原文：Python 深入浅出支持向量机（SVM）算法
相比于逻辑回归，在很多情况下，SVM算法能够对数据计算从而产生更好的精度。而传统的SVM只能适用于二分类操作，不过却可以通过核技巧 核函数 ，使得SVM可以应用于多分类的任务中。 本篇文章只是介绍SVM的原理以及核技巧究竟是怎么一回事，最后会介绍sklearn svm各个参数作用和一个demo实战的内容，尽量通俗易懂。至于公式推导方面，网上关于这方面的文章太多了，这里就不多进行展开了 .SVM简介 ...
2019-11-27 20:09 0 873 推荐指数：
相关推荐
SVM支持向量机算法
支持向量机（SVM）是另一类的学习系统，其众多的优点使得他成为最流行的算法之一。其不仅有扎实的理论基础，而且在许多应用领域比大多数其他算法更准确。 1、线性支持向量机：可分情况 根据公式(1)<w.x>+b=0，我们知道，w定义了垂直于超平面的方向 ，如上图，w被成为 ...
支持向量机（SVM）算法
支持向量机(support vector machine)是一种分类算法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器 ...
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 ...
SVM支持向量机分类算法
SVM（Support Vector Machine）支持向量机是建立于统计学习理论上的一种二类分类算法，适合处理具备高维特征的数据集。它对数据的分类有两种模式，一种是线性可分割，另一种是线性不可分割（即非线性分割）。SVM思想是：通过某种 核函数，将数据在高维空间里 寻找一个最优超平面 ...
SVM 支持向量机算法介绍
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21932911?refer=baina 参考：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/05/02/basic-of-svm ...
支持向量机（SVM）算法的matlab的实现
支持向量机（SVM）的matlab的实现 支持向量机是一种分类算法之中的一个，matlab中也有对应的函数来对其进行求解；以下贴一个小例子。这个例子来源于我们实际的项目。 clc; clear; N=10; %以下的数据是我们实际项目中的训练例子（例子中有8个属性 ...
spark算法实现——svm支持向量机
svm是一种分类算法，一般先分为两类，再向多类推广一生二，二生三，三生。。。 大致可分为： 线性可分支持向量机 硬间隔最大化hard margin maximization 硬间隔支持向量机 线性支持向量机 软间隔最大化soft margin maximization 软间隔支持向量 ...