半监督支持向量机（S3VMs） 今天我们主要介绍SVM分类器以及它的半监督形式S3VM，到这里我们关于半监督学习基础算法的介绍暂时告一段落了。之后小编还会以论文分享的形式介绍一些比较新的半监督学习算法。让我们开始今天的学习吧~ 引入 支持向量机（SVM）相信大家并不陌生吧？但是如果数据集中有大量无标 ...
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2019-11-01 09:19:31
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支撑向量机的英文名叫: Support Vector Machine，是机器学习领域中的很重要的一种算法。它的思想背后有极强的统计理论的支撑，也是统计学上常用的一种方法。此算法在机器学习中既能解决分类问题，又能解决回归问题。且对真实的数据具有很好的泛化能力。 原理：考虑如下样本数据集，如何分辨此数据 ...
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2019-10-31 18:29:28
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sklearn监督学习的各个模块 neighbors近邻算法,svm支持向量机,kernal_ridge核岭回归,discriminant_analysis判别分析,linear_model广义线性模型 ensemble集成方法,tree决策树,native_bayes朴素贝叶斯,cross_dec ...
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2019-10-31 17:52:59
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SVM的概率输出（Platt scaling） 2015-10-22 10:38:19 闲渔Love吉他 阅读数 8121 文章标签： Platt Scaling Calibr 更多 分类专栏： 计算机视觉 SVM的概率输出（Platt scaling） 2015-10-22 10:38:19 闲渔 ...
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2019-10-30 12:04:54
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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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1、HOG特征 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了 ...
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2019-10-28 00:40:43
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折腾了几天了，这个看似简单的东西，怎么做起来那么费劲啊？ 任重而道远，光玩，光去幻想，是什么也做不出来的，要一点一点儿大量时间与精力的投入，才能出结果的。 （点击下图，可选择原图观看，清晰的效果） 2015-1-3， 来自csdn的迁移 ...
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2019-10-27 16:18:30
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高频率的接触到了SVM模型，而且还有使用SVM模型做回归的情况，即SVR。另外考虑到自己从第一次知道这个模型到现在也差不多两年时间了，从最开始的腾云驾雾到现在有了一点直观的认识，花费了不少时间。因此在这里做个总结，比较一下使用同一个模型做分类和回归之间的差别，也纪念一下与SVM相遇的两周年！这篇总结 ...
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2019-10-23 15:22:11
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机器学习 SVM 手写识别问题 这里我们解决的还是之前用KNN曾经解决过的手写识别问题（https://www.cnblogs.com/jiading/p/11622019.html），但相比于KNN，SVM好的地方在于一旦我们的模型训练完成，我们就可以得到一个确定的决策超平面，当然这个超平面的w是 ...
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2019-10-18 15:42:28
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1. SVM 原理 SVM 是一种二类分类模型。它的基本思想是在特征空间中寻找间隔最大的分离超平面使数据得到高效的二分类，具体来讲，有三种情况（不加核函数的话就是个线性模型，加了之后才会升级为一个非线性模型）： 当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机； 当训 ...
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2019-10-18 15:29:42
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