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关于支持向量机(SVM)一些不得不说的话

时间:2015-01-30 16:12:41      阅读:160      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:写法   computer vision   svm   

做为一种监督学习模型,支持向量机(Supprot Vector Machine)在机器学习领域内很重要。首先,SVM用来干什么?一句话将,就是分类(Classification)。比较简单的分类,比如线性分类、Logistic 回归等等,得到的分类结果未必是最优的。而SVM则旨在找到一个最优的分类器。从这个目的出发,SVM提出了Soft Margin,Support Vector等等看似很直观的概念。

对支持向量机的介绍,往往从线性模型开始讲起。如果想对这个部分有一个了解,有两个英文的资料绝对值得一读:

1.A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition  数学推导的味道想对浓一些,建议从Section 3 (Linear Support Vector Machines)开始看起;

2.Support Vector Machines Explained   推导和对问题的描述相对简单,值得细读。

但是上述英文资料中对SVM的一些细节问题叙述的并不是很充分,看来大师级的作者,对一些小问题是不屑于去碎碎念的技术分享。但是对于我等初学人士,可以看看国内作者写的有关SVM的一些技术资料,比较好的 推荐如下

3. 最优间隔分类、原始/对偶问题、SVM对偶—斯坦福ML公开课笔记7   http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9774135

4.支持向量机SVM(一)http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982639.html

5.支持向量机SVM(二)http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982684.html

6.支持向量机(三)核函数 http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988406.html

7.支持向量机: Support Vector  http://blog.pluskid.org/?p=682

尤其是连接7 里面对SVM中一些不好理解的问题有比较形象的说明.

SVM中的一些比较深入的话题

9 规则化和不可分情况处理(Regularization and the non-separable case)http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988415.html

10.支持向量机(五)SMO算法 http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988419.html

11.SVM对偶问题的具体说明 这是我最不好理解的:http://my.oschina.net/wangguolongnk/blog/111349

一些利用SVM进行图像识别分类的例子

12. Face Recognition with Support Vector Machines:Global versus Component-based Approach

13.一个国外爱好者的tutorial http://rvlasveld.github.io/blog/2013/07/12/introduction-to-one-class-support-vector-machines/

14.有一些形象的图示:http://stackoverflow.com/questions/9480605/what-is-the-relation-between-the-number-of-support-vectors-and-training-data-and

15.一个Matlab写的有关SVM的DEMO 很基础 但是里面有很多可以值得借鉴学习的 http://stackoverflow.com/questions/16737601/matlab-svm-for-image-classification

16.有时 为了提高SVM的分类精度 我们的分类对象不仅仅是简单的图像数据本身 可能是图像中的某些特征 我们需要把它提取出来 并且对它进行SVM

http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/digit-classification-using-hog-features.html

17.有关Matlab的一个比较著名的demo mathworks 自家的资料不过需要安装 Matlab 2014+ http://cn.mathworks.com/help/stats/support-vector-machines-svm.html#bsr5b6n

18.利用SIFT特征进行SVM分类的软件包 Matlab 编写 http://www.vlfeat.org/applications/apps.html

19.SVM - Support vector machine with MATLAB  based on database Caltech101技术分享 http://dipwm.blogspot.com/2013/01/svm-support-vector-machine-with-matlab.html

20.SOme Matlab Tricks About read img:https://computervisionblog.wordpress.com/2011/04/13/matlab-read-all-images-from-a-folder-everything-starts-here/

最后,放出我写的一个有关SVM对简单图像分类的程序 很简单 too low too navie 

关于支持向量机(SVM)一些不得不说的话

标签:写法   computer vision   svm   

原文地址:http://blog.csdn.net/liu6tot/article/details/43303103

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