SVM算法
本文主要介紹支持向量機理論推導及其工程應用。 1 基本介紹 支持向量機算法是一個有效的分類算法，可用於分類、回歸等任務，在傳統的機器學習任務中，通過人工構造、選擇特征，然后使用支持向量機作為訓練器，可以得到一個效果很好的base-line訓練器。 支持向量機具有如下的優缺點， 優點 ...
原文：svm算法
前言 有些算法書寫的很白痴，或者翻譯的很白痴。我一直認為算法本身並不是不容易理解的，只不過學究們總是喜歡用象牙塔的語言來表述那些讓人匪夷所思般的概念。如果按照軟件互聯網化的發展思路來說，這是軟件設計的初始階段，不會考慮用戶體驗問題。就好像寫論文一定不能口語化一樣，感覺這是很愚蠢的事情，能把一個看似很復雜的事情講得很簡單，這是一種能力。就好像微博里傳的，阿里前CTO王堅就能讓白雲都能理解技術一般，牛 ...
2015-03-19 16:42 0 2950 推薦指數：
相關推薦
SVM算法實現（一）
關鍵字(keywords)：SVM 支持向量機 SMO算法 實現 機器學習 假設對SVM原理不是非常懂的，能夠先看一下入門的視頻，對幫助理解非常實用的，然后再深入一點能夠看看這幾篇入門文章，作者寫得挺具體，看完以后SVM的基礎就了解得差點兒相同了，再然后買 ...
SVM算法原理
支持向量機（support vector machines）是一個二分類的分類模型（或者叫做分類器）。如圖： 它分類的思想是，給定給一個包含正例和反例的樣本集合，svm的目的是尋找一個超平面來對樣本根據正例和反例進行分割。各種資料對它評價甚高，說“ 它在解決小樣本、非線性及高維 ...
Python實現SVM算法
1、簡述 本文基於Python的sklearn庫，在pycharm下實現SVM算法。 skleran中集成了許多算法，其導入包的方式如下所示： 邏輯回歸：from sklearn.linear_model import LogisticRegression 朴素貝葉斯：from ...
分類算法 二 （SVM）
前言 動筆寫這個支持向量機(support vector machine)是費了不少勁和困難的，原因很簡單，一者這個東西本身就並不好懂，要深入學習和研究下去需花費不少時間和精力，二者這個東西也不 ...
Svm算法原理及實現
。 一、基於最大間隔分隔數據 1.1支持向量與超平面 在了解svm算法之前，我們首先需要了解一下 ...
sklearn調用SVM算法
1、支撐向量機SVM是一種非常重要和廣泛的機器學習算法，它的算法出發點是盡可能找到最優的決策邊界，使得模型的泛化能力盡可能地好，因此SVM對未來數據的預測也是更加准確的。 2、SVM既可以解決分類問題，又可以解決回歸問題，原理整體相似，不過也稍有不同。 在sklearn章調用 ...
python 實現 svm算法
svm算法，說到底就是二次優化問題。 帶有約束的二次優化問題。 1、線性優化問題，課件Leture5-QP （1）使用pulp 參考 https://www.coin-or.org/PuLP/CaseStudies/a_blending_problem.html python代碼 ...