支持向量機（Support Vector Machine，SVM）—— 線性SVM
支持向量機（Support Vector Machine，簡稱 SVM）於 1995 年正式發表，由於其在文本分類任務中的卓越性能，很快就成為機器學習的主流技術。盡管現在 Deep Learning 很流行，SVM 仍然是一種很有的機器學習算法，在數據集小的情況下能比 Deep ...
原文：Support Vector Machine(1):線性可分集的決策邊界
與Logistuc Regression相比，SVM是一種優化的分類算法，其動機是尋找一個最佳的決策邊界，使得從決策邊界與各組數據之間存在margin，並且需要使各側的margin最大化。比較容易理解的是，從決策邊界到各個training example的距離越大，在分類操作的差錯率就會越小。因此，SVM也叫作Large Margin Classifier。 最簡單的情況是，在二維平面中的，線性可 ...
2017-06-07 15:47 0 1316 推薦指數：
相關推薦
證明softmax的決策邊界是線性的
問題描述： 沒有隱藏層的softmax網絡，g就是softmax激活函數 決策邊界是線性的（圖片來自吳恩達的深度學習視頻） 首先說明兩點問題： 1，決策邊界上softmax對任兩類的輸出概率是相等的，即對於邊界上任一點X，softmax ...
Python實現SVM（Support Vector Machine）
1.SVM概念 支持向量機即 Support Vector Machine，簡稱 SVM 。SVM模型的主要思想是在樣本特征空間上找到最佳的分離超平面（二維是線）使得訓練集上正負樣本間隔最大，這個約束使得在感知機的基礎上保證可以找到一個最好的分割分離超平面（也就是說感知機會有多個解 ...
數據預處理——分類(線性可分SVM與決策樹)
[toc] ## 第二次作業 #### 第一題 <b>題目描述</b><br> 1.如下表數據，前四列是天氣情況（陰晴ou ...
支持向量機(Support Vector Machine)-----SVM之SMO算法(轉)
此文轉自兩篇博文 有修改 序列最小優化算法（英語：Sequential minimal optimization, SMO）是一種用於解決支持向量機訓練過程中所產生優化問題的算法。SMO由微軟研究 ...
第八篇：支持向量機 (Support Vector Machine)
前言 本文講解如何使用R語言中e1071包中的SVM函數進行分類操作，並以一個關於鳶尾花分類的實例演示具體分類步驟。 分析總體流程 1. 載入並了解數據集；2. 對數據集進行訓練並 ...
支持向量機(Support Vector Machine)-----SVM（轉，有修改）
SVM（一）線性分類器 線性分類器(一定意義上,也可以叫做感知機) 是最簡單也很有效的分類器形式.在一個線性分類器中,可以看到SVM形成的思路,並接觸很多SVM的核心概念. 用一個二維空間里僅有兩類樣本的分類問題來舉個小例子。如圖所示： C1和C2是要區分的兩個類別，在二維平面中 ...
線性可分 與線性不可分
http://blog.csdn.net/u013300875/article/details/44081067 很多機器學習分類算法，比如支持向量機（svm），假設數據是要線性可分。 如果數據不是線性可分的，我們就必須要采用一些特殊的方法，比如svm的核技巧把數據轉換到更高的維度上，在那個高 ...