SVM有很多种实现，但是本章只关注其中最流行的一种实现，即序列最小化（SMO）算法在此之后，我们将介绍如何使用一种称为核函数的方式将SVM扩展到更多的数据集上基于最大间隔的分割数据优点：泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题适 ...
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2018-07-23 14:49:56
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KKT 条件 先来看如何选取参数。在 SMO 算法中，我们是依次选取参数的： 选出违反 KKT 条件最严重的样本点、以其对应的参数作为第一个参数第二个参数的选取有一种比较繁复且高效的方法，但对于一个朴素的实现而言、第二个参数即使随机选取也无不可 可以以一张图来直观理解这里提到的诸多概念： （画得有点 ...
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2018-07-04 16:44:46
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Svm（support Vector Mac）又称为支持向量机，是一种二分类的模型。当然如果进行修改之后也是可以用于多类别问题的分类。支持向量机可以分为线性核非线性两大类。其主要思想为找到空间中的一个更够将所有数据样本划开的超平面，并且使得本本集中所有数据到这个超平面的距离最短。 一、基于最大间隔分 ...
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2018-05-21 10:32:55
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一． SMO算法基础 支持向量就是离分隔超平面最近的那些点。分隔超平面是将数据集分开来的决策边界。 支持向量机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。建立方向合适的分隔超平面使两个与之平行的超平面间的距离最大化。其假定为 ...
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2018-05-20 14:16:20
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前言: 经历过文本的特征提取，使用LibSvm工具包进行了测试，Svm算法的效果还是很好的。于是开始逐一的去了解SVM的原理。 SVM 是在建立在结构风险最小化和VC维理论的基础上。所以这篇只介绍关于SVM的理论基础。 目录： 文本分类学习（一）开篇 文本分类学习（二）文本表示 文本分类学习（三）特 ...
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2018-05-09 19:37:14
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一、支持向量机（SVM） 支持向量机，是用于解决分类问题。为什么叫做支持向量机，后面的内容再做解释，这里先跳过。 在之前 "《逻辑回归》" 的文章中，我们讨论过，对于分类问题的解决，就是要找出一条能将数据划分开的边界。 对于不同的算法，其定义的边界可能是不同的，对于SVM算法，是如何定义其边界的？其 ...
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2018-04-13 16:17:30
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在一个理想的分类当中，我们想要用一个超平面来将正类样本和负类样本划分开来。这个超平面的方程为 $\mathbf{w}^T\mathbf{x}+b=0$ 我们希望这个超平面能够使得划分更加的鲁棒，在图形上表现为超平面正好位于正类样本和负类样本的正中间，运用这种思想，我们引入了svm算法。 为什么正分类 ...
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2018-03-27 12:31:45
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坐标上升算法 参考资料： 优化算法——坐标上升法 http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/51065297 http://blog.csdn.net/nupt123456789/article/details/8349488 SMO 算 ...
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2018-03-21 11:39:49
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1、什easypr数据集； easyPR是一个开源的中文车牌识别系统，其目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景(unconstrained situation)下的车牌识别库。相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点：它基于openCV这个开源库。这意味着你可以获取全部源代码，并且移植到... ...
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2018-03-20 20:40:57
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1、什么是汽车检测数据集；伊利诺伊大学汽车检测图像数据库(UIUC Image Database for Car Detection)包括1w+的有汽车/无汽车图片，并且精确地标注了汽车位置；同时还包括1k+的测试数据集；2、什么是svm算法：SVM(Support Vector Machine)指... ...
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2018-03-18 20:09:47
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