本文在少用数学公式的情况下，尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解支持向量机中的核函数概念，并且给大家虚构了一个水浒传的例子来做进一步的通俗解释。 ...
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2020-01-30 19:01:30
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支持向量机SVM 对于分类问题，还有一种算法叫做支持向量机SVM，我们简化一下二分类数据，假设这些数据只有二维特征，其数据如下： 我们希望找到一条线，把这些数据能够分类识别，图中三条线，H1是失败的，H2和H3都可以正确分类，但是明显肉眼可以识别出，H3要比H2更好，对于新的未知数据其准确度也是更高 ...
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2020-01-01 20:33:46
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基于最大间隔分隔数据 寻找最大间隔 分类器求解的优化问题 这里的类别标签为什么采用-1和+1，而不是0和 1呢？这是由于-1和+1仅仅相差一个符号，方便数学上的处理。我们可以通过一个统一公式来表示间隔或者数据点到分隔超平面的距离，同 时不必担心数据到底是属于-1还是+1类。 S V M 应用的一般框 ...
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2019-12-15 21:55:41
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概念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，分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器SVM的的学习算法就是求解凸二次规... ...
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2019-12-14 22:54:37
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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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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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支持向量机原理 支持向量机要解决的问题其实就是寻求最优分类边界。且最大化支持向量间距，用直线或者平面，分隔分隔超平面。 基于核函数的升维变换 通过名为核函数的特征变换，增加新的特征，使得低维度空间中的线性不可分问题变为高维度空间中的线性可分问题。 线性核函数：linear，不通过核函数进行维度提升， ...
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2019-09-12 12:58:40
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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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经常用到sklearn中的SVC函数，这里把文档中的参数翻译了一些，以备不时之需。 本身这个函数也是基于libsvm实现的，所以在参数设置上有很多相似的地方。（PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO）。sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degr ...
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2019-09-02 19:47:06
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判别式模型（Discriminative Model）是直接对条件概率p(y|x;θ)建模。常见的判别式模型有 线性回归模型、线性判别分析、支持向量机SVM、神经网络等。 生成式模型（Generative Model）则会对x和y的联合分布p(x,y)建模，然后通过贝叶斯公式来求得p(yi|x)，然 ...
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2019-08-28 13:03:45
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