原文:Python 深入淺出支持向量機(SVM)算法

相比於邏輯回歸,在很多情況下,SVM算法能夠對數據計算從而產生更好的精度。而傳統的SVM只能適用於二分類操作,不過卻可以通過核技巧 核函數 ,使得SVM可以應用於多分類的任務中。 本篇文章只是介紹SVM的原理以及核技巧究竟是怎么一回事,最后會介紹sklearn svm各個參數作用和一個demo實戰的內容,盡量通俗易懂。至於公式推導方面,網上關於這方面的文章太多了,這里就不多進行展開了 .SVM簡介 ...

2019-11-27 20:09 0 873 推薦指數:

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[白話解析] 深入淺出支持向量(SVM)之核函數

[白話解析] 深入淺出支持向量(SVM)之核函數 0x00 摘要 本文在少用數學公式的情況下,盡量僅依靠感性直覺的思考來講解支持向量中的核函數概念,並且給大家虛構了一個水滸傳的例子來做進一步的通俗解釋。 0x01 問題 在學習核函數的時候,我一直有幾個很好奇的問題。 Why ...

Fri Jan 31 02:36:00 CST 2020 1 1095
SVM支持向量算法

支持向量SVM)是另一類的學習系統,其眾多的優點使得他成為最流行的算法之一。其不僅有扎實的理論基礎,而且在許多應用領域比大多數其他算法更准確。 1、線性支持向量:可分情況 根據公式(1)<w.x>+b=0,我們知道,w定義了垂直於超平面的方向 ,如上圖,w被成為 ...

Fri Jun 24 22:57:00 CST 2016 1 3242
支持向量SVM算法

支持向量(support vector machine)是一種分類算法,通過尋求結構化風險最小來提高學習泛化能力,實現經驗風險和置信范圍的最小化,從而達到在統計樣本量較少的情況下,亦能獲得良好統計規律的目的。通俗來講,它是一種二類分類模型,其基本模型定義為特征空間上的間隔最大的線性分類器 ...

Wed Jul 16 23:05:00 CST 2014 2 98871
Python機器學習算法支持向量SVM

SVM--簡介 支持向量(Support Vector Machines)是一種二分類模型,它的目的是尋找一個超平面來對樣本進行分割,分割的原則是間隔最大化,最終轉化為一個凸二次規划問題來求解。 在機器學習領域,是一個有監督的學習模型,通常用來進行 ...

Fri Jun 29 07:42:00 CST 2018 0 1017
SVM支持向量分類算法

SVM(Support Vector Machine)支持向量是建立於統計學習理論上的一種二類分類算法,適合處理具備高維特征的數據集。它對數據的分類有兩種模式,一種是線性可分割,另一種是線性不可分割(即非線性分割)。SVM思想是:通過某種 核函數,將數據在高維空間里 尋找一個最優超平面 ...

Fri Nov 01 22:05:00 CST 2019 0 766
SVM 支持向量算法介紹

轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21932911?refer=baina 參考:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/05/02/basic-of-svm ...

Tue Aug 15 00:12:00 CST 2017 0 3346
支持向量SVM算法的matlab的實現

支持向量SVM)的matlab的實現 支持向量是一種分類算法之中的一個,matlab中也有對應的函數來對其進行求解;以下貼一個小例子。這個例子來源於我們實際的項目。 clc; clear; N=10; %以下的數據是我們實際項目中的訓練例子(例子中有8個屬性 ...

Thu Mar 31 19:52:00 CST 2016 0 18395
spark算法實現——svm支持向量

svm是一種分類算法,一般先分為兩類,再向多類推廣一生二,二生三,三生。。。 大致可分為: 線性可分支持向量 硬間隔最大化hard margin maximization 硬間隔支持向量 線性支持向量 軟間隔最大化soft margin maximization 軟間隔支持向量 ...

Thu Jun 01 19:41:00 CST 2017 0 1660
 
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