機器學習算法--svm實戰
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： ...
原文：機器學習實戰之SVM
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 ，而位於負一側的樣本為另外一類，值為 。 我們說分類，不僅僅是將不同的類別樣本分隔開，還要以比較大的置信度來分隔這些樣本，這樣才能使絕大 ...
2017-05-25 09:25 2 22597 推薦指數：
相關推薦
機器學習實戰之SVM原理與案例
定義： 支持向量機SVM（Support vector machine）是一種二值分類器方法,其基本是思想是：找到一個能夠將兩類分開的線性可分的直線（或者超平面）。實際上有許多條直線（或超平面）可以將兩類目標分開來，我們要找的其實是這些直線（或超平面）中分割兩類目標時，有最大距離的直線（或超平面 ...
機器學習實戰-之SVM核函數與案例
在現實任務中，原始樣本空間中可能不存在這樣可以將樣本正確分為兩類的超平面，但是我們知道如果原始空間的維數是有限的，也就是說屬性數是有限的，則一定存在一個高維特征空間能夠將樣本划分。 事實上，在做 ...
SVM算法 機器學習
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 ...
【機器學習】從SVM到SVR
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 ...
機器學習小結：SVM
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 ...
[機器學習]SVM原理
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 ...
【Python機器學習實戰】感知機和支持向量機學習筆記（三）之SVM的實現
前面已經對感知機和SVM進行了簡要的概述，本節是SVM算法的實現過程用於輔助理解SVM算法的具體內容，然后借助sklearn對SVM工具包進行實現。 SVM算法的核心是SMO算法的實現，首先對SMO算法過程進行實現，先對一些輔助函數進行定義： 然后實現一個簡化版 ...