支持向量机（SVM），作为一个分类模型，可以从两部分来理解： 1）线性问题 即求最优超平面：wTx+b=0。其中要求，向量集合被超平面没有错误地分开，并且离超平面最近的向量与之间距（称作间隔 margin margin）是最大的。所以，问题就转化为求max（2/||w||）,即min（||w||2/ ...
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2019-01-15 00:45:53
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原文链接：https://riboseyim.github.io/2018/02/10/Machine Learning Algorithms/ 摘要 机器学习算法分类：监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习 基本的机器学习算法：线性回归、支持向量机(SVM)、最近邻居(KNN)、逻辑回归、决策 ...
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2018-11-15 12:02:21
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1.SVM: SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。 2.SVM为什么采用间隔最大化： 1.当训练数据可分的时候，存在很多超平面可以将数据分开 2.感知机利用误分类最小策 ...
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2018-11-14 16:40:21
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1. 前言 在前一篇 "1. 支持向量机（SVM）原理" 中，我们对线性可分SVM的模型和损失函数优化做了总结。但是大家有没发现，之前的文章介绍的支持向量机会无法处理一些情况，比如在有0，1两类，在0类的中间出现了几个1类的异常点，这样的话要之前最原始的SVM绝对分离两个类基本是不可能的了。本文对支 ...
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2018-11-10 10:54:42
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简介： 支持向量机（SVM）是一种二分类的监督学习模型，他的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性模型。他与感知机的区别是，感知机只要找到可以将数据正确划分的超平面即可，而SVM需要找到间隔最大的超平面将数据划分开。所以感知机的超平面可以有无数个，但是SVM的超平面只有一个。此外，SVM在引入核 ...
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2018-10-19 14:02:11
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svm分析（类似于源码）fromfutureimportprint_functionfromtimeimporttimeimportlogging#绘图工具importmatplotlib.pyplotasplt#cross_validation：交叉验证，这里现在使用model_selectionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitf
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2018-09-11 18:06:53
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1.线性可分 对于一个数据集： 如果存在一个超平面X能够将D中的正负样本精确地划分到S的两侧，超平面如下： 那么数据集D就是线性可分的，否则，不可分。 w称为法向量，决定了超平面的方向；b为位移量，决定了超平面与原点的距离。 样本空间中的任意点x到超平面X的距离（不太熟悉的可以复习高数中空间几何那一 ...
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2018-09-03 10:32:55
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一、什么是支撑向量机SVM （Support Vector Machine） SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，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。 Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对 ...
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2018-09-02 00:06:01
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不同时期的你去看红楼梦会有不一样的感触，而不同年份的我看ML也会有更深入的理解(*/ω＼*) svm是 一种判别方法 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，主要解决二分类问题。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去。 所以，我们先从最简单 ...
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2018-08-22 20:36:55
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今天看了有关支持向量机（Support vector machine，简称SVM ）用来分类的内容，分别实现了对于判别城市消费水平和乳腺癌诊断的问题，在做乳腺癌诊断时，误差率问题卡壳了一个晚上，始终保持在0.014水平，无法减小到0。结果连SVM的基本原理都没有弄清，svmtrain（训练数据，分类 ...
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2018-08-22 01:18:31
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