SVM（支撑向量机模型）是二（多）分类问题中经常使用的方法，思想比较简单，但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂，如需了解SVM的入门知识和中级进阶可点此下载。本文从应用的角度出发，使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题。 说明：libsvm是实现svm的便捷开源工具，应用 ...

前言 　　动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力，二者这个东西也不 ...

　　SVM的算法是很versatile的，在回归领域SVM同样十分出色的。而且和SVC类似，SVR的原理也是基于支持向量（来绘制辅助线），只不过在分类领域，支持向量是最靠近超平面的点，在回归领域，支持向量是那些距离拟合曲线（回归的目标函数/模型是拟合曲线）。 　　上图我们看到还有一个变量 ...

通过跟高斯“核”的结合，支持向量机可以表达出非常复杂的分类界线，从而达成很好的的分类效果。“核”事实上就是一种特殊的函数，最典型的特征就是可以将低维的空间映射到高维的空间。 ​ 我们如何在二维平面划分出一个圆形的分类界线？在二维平面可能会很困难，但是通过“核”可以将二维空间映射到三维空间 ...

， adaboost的损失函数是 expotional loss ,svm是hinge loss，常见的回归模型通常用 ...

sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm im ...

本文主要介绍支持向量机理论推导及其工程应用。 1 基本介绍 支持向量机算法是一个有效的分类算法，可用于分类、回归等任务，在传统的机器学习任务中，通过人工构造、选择特征，然后使用支持向量机作为训练器，可以得到一个效果很好的base-line训练器。 支持向量机具有如下的优缺点， 优点 ...

前言 有些算法书写的很白痴，或者翻译的很白痴。我一直认为算法本身并不是不容易理解的，只不过学究们总是喜欢用象牙塔的语言来表述那些让人匪夷所思般的概念。如果按照软件互联网化的发展思路来说，这是软件设计的初始阶段，不会考虑用户体验问题。就好像写论文一定不能口语化一样，感觉这是很愚蠢的事情，能把一个 ...