SVM是機器學習中神一般的存在,雖然自深度學習以來有被拉下神壇的趨勢,但不得不說SVM在這個領域有着舉足輕重的地位。本文從Hard SVM 到 Dual Hard SVM再引進Kernel Trick,然后推廣到常用的Soft Kernel SVM。 一、Hard SVM ...
第一次接觸SVM 支持向量機 還是四年前的事情了,那時用它做手寫體數字識別,參考了一些書和文獻,照着人家的步驟用Matlab敲出了PCA SVM的代碼,識別率一般, 都沒上,不好意思跟人打招呼。最囧的是,后來參加一個面試,人家問我神馬是支持向量,我都答不上來。上了研究生,在各種模式識別和機器學習相關的課上,反復學習了這一經典算法,每次都有新的體會。借此機會做一個總結。 SVM是一種線性分類器。它 ...
2012-08-27 23:51 0 7001 推薦指數:
SVM是機器學習中神一般的存在,雖然自深度學習以來有被拉下神壇的趨勢,但不得不說SVM在這個領域有着舉足輕重的地位。本文從Hard SVM 到 Dual Hard SVM再引進Kernel Trick,然后推廣到常用的Soft Kernel SVM。 一、Hard SVM ...
目錄 梯度下降法、拉格朗日乘子法、KKT條件回顧感知器模型回顧SVM線性可分SVM線性不可分核函數SMO SVM線性可分,SVM線性不可分,核函數,要求會推導 ———————————————————————————— 學習率(步長)可以是任何數,如果是二階 ...
一引言: 支持向量機這部分確實很多,想要真正的去理解它,不僅僅知道理論,還要進行相關的代碼編寫和測試,二者想和結合,才能更好的幫助我們理解SVM這一非常優秀的分類算法 支持向量機是一種二類分類算法,假設一個平面可以將所有的樣本分為兩類,位於正側的樣本為一類,值為+1,而位於負一側的樣本 ...
注:最近在工作中,高頻率的接觸到了SVM模型,而且還有使用SVM模型做回歸的情況,即SVR。另外考慮到自己從第一次知道這個模型到現在也差不多兩年時間了,從最開始的騰雲駕霧到現在有了一點直觀的認識,花費了不少時間。因此在這里做個總結,比較一下使用同一個模型做分類和回歸之間的差別,也紀念一下與SVM ...
1、不平衡數據分類問題 對於非平衡級分類超平面,使用不平衡SVC找出最優分類超平面,基本的思想是,我們先找到一個普通的分類超平面,自動進行校正,求出最優的分類超平面 測試代碼如下: ...
svm分類算法在opencv3中有了很大的變動,取消了CvSVMParams這個類,因此在參數設定上會有些改變。 opencv中的svm分類代碼,來源於libsvm。 結果: 如果只是簡單的點分類,svm的參數設置就這么兩行就行了,但如果是其它更為復雜的分類,則需要設置更多 ...
感謝中國人民大學胡鶴老師,課程深入淺出,非常好 一、關於SVM 可以做線性分類、非線性分類、線性回歸等,相比邏輯回歸、線性回歸、決策樹等模型(非神經網絡)功效最好 傳統線性分類:選出兩堆數據的質心,並做中垂線(准確性低)——上圖左 SVM:擬合的不是一條線,而是兩條平行線,且這兩條 ...
一、實驗目的和內容 (一)實驗目的 1、熟悉支持向量機SVM(Support Vector Machine)模型分類算法的使用。 2、用svm-train中提供的代碼框架(填入SVM分類器代碼)用train.data訓練數據提供的矩陣來訓練參數得到訓練模型model,利用 ...