我正在做一個關於SVM的小項目，在我執行驗證SVM訓練后的模型的時候，得到的report分數總是很高，無論是召回率（查全率）、精准度、還是f1-score都很高： 圖1 分類器分數report 　　但是，對於訓練的效果就非常差，差到連包含訓練集的測試集都無法正確分類，如下圖所示 ...

Spark 機器學習庫從 1.2 版本以后被分為兩個包： spark.mllib 包含基於RDD的原始算法API。Spark MLlib 歷史比較長，在1.0 以前的版本即已經包含了，提供的算法實現都是基於原始的RDD。 spark.ml 則提供 ...

SVM分類器里面的東西好多呀，碾壓前兩個。怪不得稱之為深度學習出現之前表現最好的算法。 今天學到的也應該只是冰山一角，懂了SVM的一些原理。還得繼續深入學習理解呢。 一些關鍵詞： 超平面（hyper plane）SVM的目標就是找到一個超平面把兩類數據分開。使邊際 ...

快樂蝦 http://blog.csdn.net/lights_joy/ 歡迎轉載，但請保留作者信息 在opencv中支持SVM分類器。本文嘗試在python中調用它。 和前面的貝葉斯分類器一樣，SVM也遵循先訓練再使用的方式。我們直接在貝葉斯分類器的測試代碼上做簡單改動 ...

1 概述 基礎的理論知識參考線性SVM與Softmax分類器。 代碼實現環境：python3 2 數據處理 2.1 加載數據集 將原始數據集放入“data/cifar10/”文件夾下。 運行結果如下： 2.2 划分數據集 將加載好的數據集划分為訓練集，驗證集，以及測試集 ...

線性分類器： 首先給出一個非常非常簡單的分類問題（線性可分），我們要用一條直線，將下圖中黑色的點和白色的點分開，很顯然，圖上的這條直線就是我們要求的直線之一（可以有無數條這樣的直線） 假如說，我們令黑色的點 = -1， 白色的點 = +1，直線f(x) = w.x + b ...

1 引入 上一篇介紹了圖像分類問題。圖像分類的任務，就是從已有的固定分類標簽集合中選擇一個並分配給一張圖像。我們還介紹了k-Nearest Neighbor （k-NN）分類器，該分類器的基本思想是通過將測試圖像與訓練集帶標簽的圖像進行比較，來給測試圖像打上分類標簽。k-Nearest ...

在鳶尾花數據集上 去除線性可分的類（1類），結果如下： 去除線性不可分的類（0類），結果如下： ...