1。相对于容易过度拟合训练样本的人工神经网络，支持向量机对于未见过的测试样本具有更好的推广能力。 2.SVM更偏好解释数据的简单模型 二维空间中的直线，三维空间中的平面和更高维空间中的超平面。 3.SVM正是从线性可分情况下的最优分类面发展而来，主要思想就是寻找能够成功分开两类样本并且有最大分类间隔 ...
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2016-10-09 17:31:50
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本文申明：本文原创，如转载请注明原文出处。 引言：上一篇我们讲到了logistic回归，今天我们来说一说与其很相似的svm算法，当然问题的讨论还是在线性可分的基础下讨论的。 很多人说svm是目前最好的分类器，那我们就来看看我们的svm好在哪里。 一：初识svm 问题：用一条直线把下图的圆球和五角星分 ...
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2016-10-06 20:10:29
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SVM(Support Vector Machine)有监督的机器学习方法，可以做分类也可以做回归。有好几个模型，SVM基本，SVM对偶型，软间隔SVM，核方法，前两个有理论价值，后两个有实践价值。下图来自龙老师整理课件。 基本概念 线性SVM，线性可分的分类问题场景下的SVM。硬间隔。 线性不可分 ...
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2016-10-01 22:03:39
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三、How Can Machines Learn? 第三节首先介绍了linear regression,线性可分的线性规划是有analytic solution的，林老师给我们推了一下，关键就是矩阵化的处理，简化了很多的工作 上面三幅图是整个推导的过程，需要注意的是，最后的X不一定是可逆的，因为我们 ...
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2016-09-22 20:00:30
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监督学习多用来解决分类问题，输入的数据由特征和标签两部分构成。我们由浅入深地介绍一些经典的有监督的机器学习算法。 这里介绍一些比较简单容易理解的处理线性分类问题的算法。 线性可分&线性不可分 首先，什么是线性分类问题？线性分类问题是指，根据标签确定的数据在其空间中的分布，可以使用一条直线（或者平面， ...
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2016-08-28 06:29:07
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Introduction 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是定义在特征空间中的最大间隔线性分类器，对于非线性可分的数据，SVM引入核方法（kernel trick）使它实质上成为非线性分类器。本文主要分为两大部分，1）求解间隔最大的分类平面，这种情况可以转化为一个求... ...
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2016-08-08 19:09:51
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目的： 通过用Mlpconv层来替代传统的conv层，可以学习到更加抽象的特征。传统卷积层通过将前一层进行了线性组合，然后经过非线性激活得到(GLM)，作者认为传统卷积层的假设是基于特征的线性可分。而Mlpconv层使用多层感知机，是一个深层的网络结构，可以近似任何非线性的函数。在网络中高层的抽象特 ...
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2016-08-01 17:19:51
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#1，概念 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。 SVM的主要思想可以概括为两点：⑴它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转 ...
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2016-07-20 09:02:02
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说明：此篇是作者对“SVM”的第二次总结，因此可以算作对上次总结的查漏补缺以及更进一步的理解，所以很多在第一次总结中已经整理过的内容在本篇中将不再重复，如果你看的有些吃力，那建议你看下我的第一次总结：
http://blog.csdn.net/xueyingxue001/article/details/51261397
如何定位唯一的分隔超平面...
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2016-07-19 13:53:29
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1. 概述
2. 线性可分支持向量机与硬间隔最大化
1. 函数间隔
2. 间隔最大化
3. 支持向量和间隔边界
4. 学习的对偶算法
3. 线性支持向量机与软间隔最大化
学习的对偶算法
0.
支持向量
4. 非线性支持向量机与核函数
0.
核技巧
1....
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2016-07-19 11:01:40
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