1.什么是支持向量机（SVM） 所谓支持向量机，顾名思义，分为两部分了解：一，什么是支持向量（简单来说，就是支持或支撑平面上把两类类别划分开来的超平面的向量点）；二，这里的“机（machine，机器）”便是一个算法。在机器学习领域，常把一些算法看做是一个机器，如分类机，而支持向量机本身便是一种监督....
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2014-11-08 18:01:47
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AdaBoost算法（AdaptiveBoost）的核心思想是：如果一个弱分类器的分类效果不好，那么就构建多个弱分类器，综合考虑它们的分类结果和权重来决定最终的分类结果。很多人认为AdaBoost是监督学习中最强大的两种算法之一（另一个是支持向量机SVM）。AdaBoost的训练过程如下：为每个..
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2014-11-06 15:09:33
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一、线性分类器：首先给出一个非常非常简单的分类问题（线性可分），我们要用一条直线，将下图中黑色的点和白色的点分开，很显然，图上的这条直线就是我们要求的直线之一（可以有无数条这样的直线） 假如说，我们令黑色的点 = -1， 白色的点 = +1，直线f(x) = w.x + b，这儿的x、w是向量，其实...
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2014-10-24 18:26:50
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SVM，支持向量机。数据挖掘中的一个经典算法，博主学了挺久，把学到的一些东西跟大家分享一下。
支持向量机(SVM,Support Vector Machine)是在高维特征空间使用线性函数假设空间的学习系统,它由一个来自最优化理论的学习算法训练,该算法实现了一个由统计学习理论到处的学习偏置.此学习策略由Vapnik和他的合作者提出,是一个准则性的
并且强有力的方法.在它提出来的若干年来,在范...
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2014-10-11 19:34:26
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鉴于July大哥的SVM三层境界(http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837)已经写得非常好了，这里我就不详细描述，只是阐述简单的几个概念。如果看SVM三层境界有困惑，我也愿意与大家交流，共同进步。
简单概念描述：
（1） 支持向量机(SVM, support vectormachine)就是通过最大化支持向量到分类超平...
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2014-08-12 22:11:04
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支持向量机SVM(Support Vector Machine）作为一种可训练的机器学习方法可以实现模式分类和非线性回归，本文就matlab中的LIBSVM工具箱展开说明。...
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2014-08-08 16:13:16
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支持向量机（SVM）是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器....
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2014-07-09 23:13:30
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一、我们先回顾下SVM问题。
A、线性可分问题
1、SVM基本原理：
SVM使用一种非线性映射，把原训练 数据映射到较高的维。在新的维上，搜索最佳分离超平面，两个类的数据总可以被超平面分开。
2、问题的提出：
3、如何选取最优的划分直线f(x)呢？
4、求解：凸二次规划
建立拉格朗日函数：
求偏导数：
...
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2014-05-22 17:10:54
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