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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support vector machines,SVM是二类分类模型。定义在特征空间上间隔最大的线性分类器，由于包括核技巧实质上成为非线性分类器。学习策略是间隔最大化，可形式化为求解凸二次规划问题（convex quadratic programming）。求解算法是求解凸二次规划的最优化算法。 S ...
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2018-03-08 15:56:02
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1序言 要明白什么是SVM，便得从分类说起。本书开头已经提到，分类作为数据挖掘领域中一项非常重要的任务，它的目的是学会一个分类函数或分类模型(或者叫做分类器)，而支持向量机本身便是一种监督式学习的方法, 它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。 支持向量机SVM是一种比较抽象的算法概念，全称是 Sup ...
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2018-03-05 20:38:14
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SVM算法的学习策略就是间隔最大化，是求解凸二次规划的最优化算法，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。 SVM适合中小规模的数据，预测时不能给出具体的概率结果 支持向量机包含三种模型：1、线性可分支持向量机； 2、线性支持向量机； 3、非线性支持向量机； SVM算法的优缺点： 优点：泛化错误率 ...
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2017-12-21 17:22:18
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目录 什么是神经网络(Neural Networks) 特征选择 使用ID3算法生成决策树 使用C4.5算法生成决策树 使用CART算法生成决策树 预剪枝和后剪枝 应用：遇到连续与缺失值怎么办？ 多变量决策树 Python代码(sklearn库) 什么是神经网络(Neural Networks) 引 ...
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2017-12-09 16:56:58
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支持向量机SVM（Support vector machine）是一种二值分类器方法,其基本是思想是：找到一个能够将两类分开的线性可分的直线（或者超平面）。实际上有许多条直线（或超平面）可以将两类目标分开来，我们要找的其实是这些直线（或超平面）中分割两类目标时，有最大距离的直线（或超平面）。我们称这... ...
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2017-12-02 19:12:25
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原文: Simple Tutorial on SVM and Parameter Tuning in Python and R 介绍 数据在机器学习中是重要的一种任务，支持向量机(SVM)在模式分类和非线性回归问题中有着广泛的应用. SVM最开始是由N. Vapnik and Alexey Ya. ...
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2017-11-25 15:16:23
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前言在机器学习中，分类问题占了很大一部分，而对于分类问题的处理有很多方法，比如决策树、随机森林、朴素贝叶斯、前馈神经网络等等；而最为常见的分类需求一般是二分类问题，即将样本分为两个集合，然后通过学习某些参数，对新的输入进行识别并划分到正确的类别中。在解决分..
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2017-11-06 22:57:44
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感谢中国人民大学胡鹤老师，课程深入浅出，非常好 关于SVM 可以做线性分类、非线性分类、线性回归等，相比逻辑回归、线性回归、决策树等模型（非神经网络）功效最好 传统线性分类：选出两堆数据的质心，并做中垂线（准确性低）——上图左 SVM：拟合的不是一条线，而是两条平行线，且这两条平行线宽度尽量大，主要 ...
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2017-10-30 14:20:34
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2.1 SVM介绍及基础理论 支持向量机SVM：support vector machine 支持向量机本质就是找出最佳分割线。 最佳分割线（间隔）的特点：使得间隔距离平均、最大化。 最佳分割线可以减小分类的误差，确保结果的准确性。 SVM首先保证分类正确，然后对间隔最大化。 SVM应该能够处理异常 ...
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2017-10-20 16:49:33
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