SVM有如下主要几个特点： (1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射； (2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心； (3)支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量。 (4)SVM ...
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2018-07-31 21:37:15
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?1.SVM 的基本思想： ?SVM把分类问题转换成寻求分类平面的问题，并通过最大化分类边界点到分类平面的距离来实现分类。通俗的讲支持向量机的解决的问题是找到最好的分类超平面。支持向量机（Support vector machine)通常用来解决二分类问题 ? 2.构造目标函数 类似于点到直线的距离 ...
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2018-07-19 13:29:58
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一 支持向量机（SVM） 一.1 符号定义 标签 y 不再取 0 或 1，而是： y∈{-1， 1} 定义函数： 向量，没有第个维度，为截距，预测函数定义为： 一.2 函数边距与几何边距 一.2.1 函数边距 样本个体： 全体： 一.2.2 几何边距 样本个体： 全体： 一.2.3 关系 函数边距与 ...
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2018-06-12 20:55:22
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本文来自同步博客。看原博客地址会有更好的体验。 前面两篇文章介绍了支持向量机SVM的基本原理，并利用Python实践了分割超平面的求解过程。 本篇文章将介绍SVM如何对非线性可分的数据进行分类。 基本原理 SVM处理线性不可分数据的关键在于把低维空间中线性不可分的数据映射到高维空间使其线性可分。然后 ...
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2018-06-07 14:19:16
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NBSVM 朴素贝叶斯（Naive Bayers）)和支持向量机（SVM）是文本分类常用的基础模型。在不同的数据集、不同的特征和不同的参数下，两者的效果有所差异。一般来说NB在短文本上的表现要优于SVM，而SVM在长文本上的表现更佳。 NBSVM来自论文<Baselines and Bigrams ...
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2018-05-27 21:37:51
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输出结果如下：-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 从结果可以看出：只有第九个被误判，其它的都是正确的。 转载自https://blog.csdn.net/u010412719/article/details/46794051 ...
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2018-05-15 21:07:41
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数据集下载地址 ：http://pan.baidu.com/s/1geb8CQf 一、实验目的 1．掌握支持向量机（SVM）的原理、核函数类型选择以及核参数选择原则等； 2．熟悉基于libSVM二分类的一般流程与方法； 二、实验内容 1．对“bedroom， forest”两组数据进行分类（二分类） ...
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2018-05-15 13:17:01
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简介 支持向量机SVM是一种二分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。支持向量机学习方法包含3种模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机；当训练数据近似线性可分时，通过软间隔 ...
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2018-05-10 23:38:15
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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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前言： 这是一篇记录渣本学习机器学习过程的随笔。 正文： 支持向量机(SVM)是一组用于分类， 回归和异常值检测的监督学习方法。 在分类问题中，SVM就是要找到一个同时离各个类别尽可能远的决策边界即最大化margin（margin为图中2虚线的距离）。这种尽可能远的思想能够提高模型的泛化能力。 虚线 ...
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2018-04-29 14:36:54
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