支持向量机是数据挖掘中的一项新技术，是借助于最优化方法来解决机器学习问题的新工具，它在解决小样本、非线性以及高维度模式识别中表现出许多优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其目的就是通过对学习样本来求解最大间隔的超平面。 ...
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2019-08-01 22:42:57
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智能运维用到的技术 1.数据聚合/关联技术概念聚类算法AOI分类算法K近邻/贝叶斯分类器/logistic回归(LR)/支持向量机(SVM)/随机森林(RF) 2.数据异常点检测技术独立森林算法 3.故障诊断和分析策略关联规则挖掘(Apriori算法/FP-growth算法)(有)决策树算法(迭代二 ...
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2019-06-19 16:43:16
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上一节讲线性SVM时，文末提到在线性可分的情况下，找到一个支持向量，可求得b 但是当出现下图实例时，无法找到一条线将实例分为两类，所谓线性不可分问题。 针对这种情况SVM提出了软间隔（soft margin），相对于硬间隔来说，简单将线性SVM看做硬间隔。 回顾硬间隔时优化目标： min $\fra ...
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2019-05-11 23:06:23
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split... ...
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2019-05-01 10:34:34
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一、【概述】 1、含义： 支持向量机（support vector machine，SVM）是一种二类分类器，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大化的线性分类器，通过引入核函数，也可以作为非线性分类器来解决非线性数据集的分类问题。 2、求解： 支持向量机的学习策略是间隔最大化，可转化为一个求解凸 ...
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2019-03-30 17:20:50
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SVM（支持向量机） 1.什么是SVM 通过跟高斯“核”的结合，支持向量机可以表达出非常复杂的分类界线，从而达成很好的的分类效果。“核”事实上就是一种特殊的函数，最典型的特征就是可以将低维的空间映射到高维的空间。 ?? 我们如何在二维平面划分出一个圆形的分类界线？在二维平面可能会很困难，但是通过“核 ...
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2019-03-12 23:53:32
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机器学习的几大类： 1.推荐 2.分类 3.聚类 4.回归 5.用户画像 6.深度学习 7.人工神经网络 8.关联分析 分类算法： 1.朴素贝叶斯 2.决策树 3.随机森林 4.支持向量机（SVM） 5.隐马尔可夫模型 6.遗传算法 分类属于有监督的学习过程，可以根据经验或者数学推导等辅助的方法给机 ...
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2019-03-10 20:57:00
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简介 SVM是支持向量机（Support Vector Machines）的简称，是一种二分类模型。 支持向量机所做的就是去寻找两类数据的分隔线，通常将这个分隔线叫做超平面。 分隔的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。 基本思想 （1）线性分割 如果一个线性函数能够将样本（比如说两 ...
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2019-02-24 10:18:30
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1.下面是支持向量机(SVM)的代价函数： 上图左边是cost1(z)函数，用于正样本，右边画出了关于z的代价函数cost0(z)，函数的横轴是z，现在我们想一下怎么样才能使得这些代价函数变得更小呢？当有一个正样本的时候，y=1，那么仅当z大于等于1的时候，cost1(z)=0，换句话说，如果有一个 ...
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2019-01-30 14:10:31
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线性可分支持向量机 给定线性可分的训练数据集，通过间隔最大化或等价地求解相应的凸二次规划问题学习到的分离超平面为 $$w^{\ast }x+b^{\ast }=0$$ 以及相应的决策函数 $$f\left( x\right) =sign\left(w^{\ast }x+b^{\ast } \righ ...
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2019-01-15 15:52:02
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