一、SVM算法原理及数学推导 1、支撑向量机，SVM(Support Vector Machine)，其实就是一个线性分类器。在最初接到这个算法时，我们可能会一头雾水：这个名词好奇怪[问号脸]，怎么“支持”？什么“向量”，哪来的“机”？ 本篇文章从“不适定问题”开始介绍SVM的思想，通过支撑向量与最 ...
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2020-05-03 18:20:05
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机器学习基础：SVM算法总结 CONTENTS "1. 函数间隔与几何间隔" "2. 支持向量" "3. 目标函数与优化" "4. 线性可分SVM算法过程" "5. sklearn SVM算法使用总结" 1. 函数间隔与几何间隔 在分离超平面固定为$w^Tx+b=0$的时候，$|w^Tx+b|$表示 ...
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2020-05-01 17:07:29
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目录 SVM回归模型的损失函数度量 SVM回归模型的目标函数的原始形式 SVM回归模型的目标函数的对偶形式 SVM 算法小结 一、SVM回归模型的损失函数度量 SVM和决策树一样，可以将模型直接应用到回归问题中；在SVM的分类模型(SVC)中，目标函数和限制条件如下 在SVR中，目的是为了尽量拟合一... ...
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2020-02-24 00:53:42
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目录 SVM优化目标函数 SMO算法的基本思想 SMO算法目标函数的优化 SMO算法两个变量的选择及计算阈值b和差值E SMO算法流程总结 一、SVM优化目标函数 在SVM的前两篇里，我们优化的目标函数最终都是一个关于α向量的函数。而怎么极小化这个函数，求出对应的α向量，进而求出分离超平面我们没有讲... ...
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2020-02-24 00:34:08
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1、引言 最近在学习sklearn库中SVM算法中C-SVC多分类的相关应用，但是在sklearn中关于如何提取训练后的参数，并脱离原有的sklearn库，甚至脱离原有的python开发环境，在新的平台和系统中使用训练后的参数完成前向推理，是本文所需要讲述的内容。由于笔者主要从事于嵌入式平台（包括但 ...
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2019-11-16 00:48:00
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一、支持向量机 （SVM）算法的原理 支持向量机（Support Vector Machine，常简称为SVM）是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。它是将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面，分隔 ...
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2019-10-29 21:18:55
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支持向量机（SVM） 算法分类：监督算法，分类算法 1.SVM算法简介 SVM是分类算法中比较特殊的一种，它并不像LR算法那样使用到所有数据进行模型训练，SVM虽然也使用了全部数据，但是绝大部分数据只参与约束条件的限制，不参与最终模型参数的训练。SVM的目标是分类最大化分类间隔，何为最大化分类间隔， ...
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2019-09-11 09:19:47
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1、支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法，它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界，使得模型的泛化能力尽可能地好，因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的。 2、SVM既可以解决分类问题，又可以解决回归问题，原理整体相似，不过也稍有不同。 在sklearn章调用SVM算法的代码实现如下 ...
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2019-08-17 15:05:06
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支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 在支持向量机原理(一) 线性支持向量机中，我们对线性可分SVM的模型和损失函数优化做了... ...
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2019-07-19 18:59:11
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支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 支持向量机(Support Vecor Machine,以下简称SVM)虽然诞生只有短... ...
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2019-07-19 18:57:09
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