除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法，Python中一樣可以使用支持向量機做分類。因為Python中的sklearn庫也集成了SVM算法，本文的運行環境是Pycharm。 一、導入sklearn算法包 　　Scikit-Learn庫已經實現了所有基本機器學習的算法 ...

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　　在求解最優化問題中，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier）和KKT（Karush Kuhn Tucker）條件是兩種最常用的方法。在有等式約束時使用拉格朗日乘子法，在有不等約束時 ...

原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_818f5fde0102vvpy.html 在大大小小的面試過程中，多次被問及這個問題：“請說一下邏輯回歸（LR）和支持向量機（SVM）之間的相同點和不同點”。第一次被問到這個問題的時候，含含糊糊地說了一些，大多不在點子 ...

選擇任意個背景樣本。樣本數可以自己隨意決定。樣本選擇完后，按”q"鍵完成樣本選擇。 3、svm分類 ...

svm分類算法在opencv3中有了很大的變動，取消了CvSVMParams這個類，因此在參數設定上會有些改變。 opencv中的svm分類代碼，來源於libsvm。 如果只是簡單的點分類，svm的參數設置就這么兩行就行了，但如果是其它更為復雜的分類，則需要設置更多的參數 ...

SVM支持向量機，一般用於二分類模型，支持線性可分和非線性划分。SVM中用到的核函數有線性核'linear'、多項式核函數pkf以及高斯核函數rbf。 當訓練數據線性可分時，一般用線性核函數，直接實現可分； 當訓練數據不可分時，需要使用核技巧，將訓練數據映射到另一個高維空間，使再高維空間 ...

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 ...

0. 下載libsvm壓縮包解壓到本地目錄（from：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/index.html） 1. 新建JAVA工程，導入libs ...

在機器學習和模式識別領域，svm理論使用得很廣泛，其理論基礎是統計學習，但是如果我們的研究方向不是svm理論，我們只是利用已有的svm工具來對我們的任務進行分類和回歸，那么libsvm是一個不錯的選擇。 那么libsvm到底怎么使用呢？研究了一下，發現使用起來不是很復雜 ...