【機器學習】支持向量機（SVM）
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 ...
原文：支持向量機（SVM）相關免費學習視頻集錦
http: www.matlabsky.com thread .html 其它 支持向量機 SVM 相關免費學習視頻集錦 復制鏈接 faruto 簽到天數: 天 LV. 偶爾看看II 電梯直達 樓主 發表於 : : 只看該作者 Learn SVM Step by Step 系列視頻 應用篇：Libsvm的下載 安裝和使用http: www.matlabsky.com thread .html Le ...
2016-12-28 20:16 1 1354 推薦指數：
相關推薦
支持向量機（SVM）
斷斷續續看了好多天，趕緊補上坑。 感謝july的 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837/ 以及CSDN上淘的比較正規的SMO C++ 模板代碼。~LINK~ 1995年提出的支持向量機（SVM）模型，是淺層學習中較新 ...
SVM支持向量機
,RBF). 1.SVM支持向量機的核函數 在SVM算法中,訓練模型的過程實際上是對每個數據點對於 ...
SVM 支持向量機
支持向量機就是使用了核函數的軟間隔線性分類法，SVM可用於分類、回歸和異常值檢測（聚類）任務。“機”在機器學習領域通常是指算法,支持向量是指能夠影響決策的變量。 示意圖如下（綠線為分類平面，紅色和藍色的點為支持向量）： SVM原理 由邏輯回歸引入[1] 邏輯回歸是從特征中學習 ...
支持向量機SVM
關於 SVM 的博客目錄鏈接，其中前1,2 兩篇為約束優化的基礎，3,4,5 三篇主要是 SVM 的建模與求解， 6 是從經驗風險最小化的方式去考慮 SVM。 1. 約束優化方法之拉格朗日乘子法與KKT條件拉 2. 格朗日對偶 3. 支持向量機SVM 4. SVM 核方法 ...
SVM（支持向量機）
1.什么是SVM 通過跟高斯“核”的結合，支持向量機可以表達出非常復雜的分類界線，從而達成很好的的分類效果。“核”事實上就是一種特殊的函數，最典型的特征就是可以將低維的空間映射到高維的空間。 我們如何在二維平面划分出一個圓形的分類界線？在二維平面可能會很困難，但是通過“核”可以將二維 ...
我眼中的支持向量機（SVM）
看吳恩達支持向量機的學習視頻，看了好幾遍，才有一點的理解，梳理一下相關知識。 （1）優化目標： 支持向量機也是屬於監督學習算法，先從優化目標開始。 優化目標是從Logistics regression一步步推導過程，推導過程略 這里cost1和cost0函數圖像為： ...
SVM支持向量機實例
波士頓房價回歸分析 1.導入波士頓房價數據集 ############################# svm實例--波士頓房價回歸分析 ####################################### #導入numpy import numpy as np #導入 ...