除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法，Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本文的运行环境是Pycharm。 一、导入sklearn算法包 　　Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法 ...

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　　在求解最优化问题中，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier）和KKT（Karush Kuhn Tucker）条件是两种最常用的方法。在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等约束时 ...

原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_818f5fde0102vvpy.html 在大大小小的面试过程中，多次被问及这个问题：“请说一下逻辑回归（LR）和支持向量机（SVM）之间的相同点和不同点”。第一次被问到这个问题的时候，含含糊糊地说了一些，大多不在点子 ...

选择任意个背景样本。样本数可以自己随意决定。样本选择完后，按”q"键完成样本选择。 3、svm分类 ...

svm分类算法在opencv3中有了很大的变动，取消了CvSVMParams这个类，因此在参数设定上会有些改变。 opencv中的svm分类代码，来源于libsvm。 如果只是简单的点分类，svm的参数设置就这么两行就行了，但如果是其它更为复杂的分类，则需要设置更多的参数 ...

SVM支持向量机，一般用于二分类模型，支持线性可分和非线性划分。SVM中用到的核函数有线性核'linear'、多项式核函数pkf以及高斯核函数rbf。 当训练数据线性可分时，一般用线性核函数，直接实现可分； 当训练数据不可分时，需要使用核技巧，将训练数据映射到另一个高维空间，使再高维空间 ...

本文申明：本文原创，如转载请注明原文出处。 引言：上一篇我们讲到了logistic回归，今天我们来说一说与其很相似的svm算法，当然问题的讨论还是在线性可分的基础下讨论的。 很多人说svm是目前最好的分类器，那我们就来看看我们的svm好在哪里。 一：初识svm 问题：用一条直线把下图的圆球 ...

0. 下载libsvm压缩包解压到本地目录（from：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/index.html） 1. 新建JAVA工程，导入libs ...

在机器学习和模式识别领域，svm理论使用得很广泛，其理论基础是统计学习，但是如果我们的研究方向不是svm理论，我们只是利用已有的svm工具来对我们的任务进行分类和回归，那么libsvm是一个不错的选择。 那么libsvm到底怎么使用呢？研究了一下，发现使用起来不是很复杂 ...