最近在學習svm算法,借此文章記錄自己的學習過程,在學習很多處借鑒了z老師的講義和李航的統計,若有不足的地方,請海涵;svm算法通俗的理解在二維上,就是找一分割線把兩類分開,問題是如下圖三條顏色都可以把點和星划開,但哪條線是最優的呢,這就是我們要考慮的問題; 首先我們先假設 ...
.SVM講解 新聞分類案例 SVM是一個很復雜的算法,不是一篇博文就能夠講完的,所以此篇的定位是初學者能夠接受的程度,並且講的都是SVM的一種思想,通過此篇能夠使讀着會使用SVM就行,具體SVM的推導過程有一篇博文是講得非常細的,具體鏈接我放到最后面,供大家參考。 . 支持向量機 SVM 的由來 首先我們先來看一個 維的平面方程:Ax By Cz D 這就是我們中學所學的,從這個方程我們可以推導 ...
2018-12-23 20:12 1 31837 推薦指數:
最近在學習svm算法,借此文章記錄自己的學習過程,在學習很多處借鑒了z老師的講義和李航的統計,若有不足的地方,請海涵;svm算法通俗的理解在二維上,就是找一分割線把兩類分開,問題是如下圖三條顏色都可以把點和星划開,但哪條線是最優的呢,這就是我們要考慮的問題; 首先我們先假設 ...
1.線性回歸(Linear Regression) 1.1什么是線性回歸 我們首先用弄清楚什么是線性,什么是非線性。 線性:兩個變量之間的關系是一次函數關系的——圖象是直線,叫做線性。 ...
1.邏輯回歸(Logistic Regression) GitHub地址(案例代碼加數據) 1.1邏輯回歸與線性回歸的關系 邏輯回歸是用來做分類算法的,大家都熟悉線性回歸,一般形式是Y=aX+b,y的取值范圍是[-∞, +∞],有這么多取值,怎么進行分類呢?不用擔心,偉大的數學家已經 ...
識別精度呢!這就是今天要說的主題,多模型融合預測。使用到的模型算法有:KNN、SVM、Logistic ...
1.決策樹 決策樹模型demo 隨機森林模型demo 1.1從LR到決策樹 相信大家都做過用LR來進行分類,總結一下LR模型的優缺點: 優點 適合需要得到一個分類概率的場景。 ...
1.L2正則化(嶺回歸) 1.1問題 想要理解什么是正則化,首先我們先來了解上圖的方程式。當訓練的特征和數據很少時,往往會造成欠擬合的情況,對應的是左邊的坐標;而我們想要達到的目的往往是中間的 ...
一、本文簡介 本文的目的是簡單明了的講解KMP算法的思想及實現過程。 網上的文章的確有些雜亂,有的過淺,有的太深,希望本文對初學者是非常友好的。 其實KMP算法有一些改良版,這些是在理解KMP核心思想后的優化。 所以本文重點是講解KMP算法的核心,文章最后會有涉及一些改良過程 ...
用通俗易懂的方式剖析隨機森林 0.引言 隨機森林是現在比較流行的一個算法。對於回歸和分類問題有很好的效果,它的內在的機理到底是什么呢?接下來將會用通俗易懂的方式講一講隨機森林。 1.什么是隨機森林 隨機森林分解開來就是“隨機”和“森林”。“隨機”的含義我們之后講,我們先說“森林 ...