Python機器學習筆記：異常點檢測算法——One Class SVM
，控制系統的任務是判斷是是否有意外情況出現，例如產品質量過低，機器產生奇怪的震動或者機器零件脫落等。相對來說容 ...
原文：Python機器學習筆記：One Class SVM
前言 最近老板有一個需求，做單樣本檢測，也就是說只有一個類別的數據集與標簽，因為在工廠設備中，控制系統的任務是判斷是是否有意外情況出現，例如產品質量過低，機器產生奇怪的震動或者機器零件脫落等。相對來說容易得到正常場景下的訓練數據，但故障系統狀態的收集示例數據可能相當昂貴，或者根本不可能。如果可以模擬一個錯誤的系統狀態，問題就好解決多了，但無法保證所有的錯誤狀態都被模擬到，所以只能尋找單樣本檢測相關 ...
2019-05-11 15:45 20 19259 推薦指數：
相關推薦
Python機器學習筆記：SVM（3）——證明SVM
說實話，凡是涉及到要證明的東西（理論），一般都不好惹。絕大多數時候，看懂一個東西不難，但證明一個東西則需要點數學功底，進一步，證明一個東西也不是特別難，難的是從零開始發明這個東西的時候，則顯得艱難 ...
Python機器學習筆記：SVM（2）——SVM核函數
四篇筆記鏈接為： Python機器學習筆記：SVM（1）——SVM概述 Python機器學習筆記：S ...
Python機器學習筆記：SVM（1）——SVM概述
完整代碼及其數據，請移步小編的GitHub 傳送門：請點擊我 如果點擊有誤：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 前言 整理SVM（support vector machine）的筆記是一個非常麻煩的事情，一方 ...
Python機器學習筆記：SVM（4）——sklearn實現
上一節我學習了SVM的推導過程，下面學習如何實現SVM，具體的參考鏈接都在第一篇文章中，SVM四篇筆記鏈接為： Python機器學習筆記：SVM（1）——SVM概述 Python機器學習筆記：SVM（2）——SVM核函數 Python機器學習筆記：SVM（3）——證明SVM ...
機器學習筆記—svm算法（上）
本文申明：本文原創，如轉載請注明原文出處。 引言：上一篇我們講到了logistic回歸，今天我們來說一說與其很相似的svm算法，當然問題的討論還是在線性可分的基礎下討論的。 很多人說svm是目前最好的分類器，那我們就來看看我們的svm好在哪里。 一：初識svm 問題：用一條直線把下圖的圓球 ...
【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 ...
機器學習技法--學習筆記04--Soft SVM
背景 之前所討論的SVM都是非常嚴格的hard版本，必須要求每個點都被正確的區分開。但是，實際情況時很少出現這種情況的，因為噪聲數據時無法避免的。所以，需要在hard SVM上添加容錯機制，使得可以容忍少量噪聲數據。 "軟"化問題 軟化SVM的思路有點類似正規化，在目標函數添加錯誤累加 ...