支持向量机分类器（Support Vector Classifer），根据训练样本的分布，搜索所有可能的线性分类器中最佳的那个。 使用支持向量机分类器处理Scikit-learn内部继承的手写体数字图片数据集。 #coding=UTF-8 ######手写体数据读取代码样例 #从sklearn.da ...
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2017-09-29 11:01:08
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支持向量机是一种分类模型。模型认为，离分类超平面越远的点，判定结果越准确，所以模型的训练目标就是让离分类超平面最近的样本点距离最大。我们先从最基本的线性可分支持向量机（硬间隔支持向量机）开始推导，之后再推广到可以容纳一定误分类点的线性支持向量机（软间隔支持向量机），最后介绍核函数与 SMO 算法。 ...
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2017-09-10 17:37:09
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在学习支持向量机（SVM）的过程中遇到了拉格朗日对偶问题与 KKT 条件，这里简单介绍一下拉格朗日对偶问题的推导。 ...
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2017-09-09 21:38:33
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1. SVM 支持向量机学习的目标是找到一个分离超平面，能将实例分到不同的类。间隔最大化保证了了超平面的唯一性，即不仅将正负实例点分开，对离超平面最近的点，也有足够大的确信度将它们分开。 2. 什么是函数间隔和几何间隔？ 函数间隔y(wx+b)：|wx+b|表示点x距离超平面的远近，wx+b的符号与 ...
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2017-08-16 17:01:17
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非常久之前就学了SVM，总认为不就是找到中间那条线嘛，但有些地方模棱两可，真正编程的时候又是一团浆糊。參数任意试验，毫无章法。既然又又一次学到了这一章节，那就要把之前没有搞懂的地方都整明确，嗯~ 下面使用到的图片来自上海交大杨旸老师的课件。网址例如以下：http://bcmi.sjtu.edu.cn ...
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2017-08-15 19:56:00
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""" SVM: Maximum margin separating hyperplane Plot the maximum margin separating hyperplane within a two-classseparable dataset using a Support Vector ...
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2017-08-07 19:25:54
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一、线性SVM 1. 背景： 1.1 最早是由 Vladimir N. Vapnik 和 Alexey Ya. Chervonenkis 在1963年提出 1.2 目前的版本(soft margin)是由Corinna Cortes 和 Vapnik在1993年提出，并在1995年发表 1.3 深度 ...
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2017-07-27 23:32:19
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2017-07-22 09:21:37 在机器学习中，支持向量机（SVM，还称支持矢量网络）是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。给定一组训练样本，每个标记为属于两类，一个SVM训练算法建立了一个模型，分配新的实例为一类或其他类，使其成为非概率二元线性分类 ...
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2017-07-22 10:53:22
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上一篇教程中我们介绍了怎样使用OpenCv封装的FaceRecognizer类实现简单的人脸性别识别，这里我们为大家提供第二种主要的性别识别手段——支持向量机（SVM）。 支持向量机在解决二分类问题方面有着强大的威力（当然也能够解决多分类问题）。性别识别是典型的二分类模式识别问题，因此非常适合用SV ...
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2017-07-09 21:52:58
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支持向量机（SVM）是当前非常流行的监督学习方法，其核心主要有两个： 极大边距分离器 假设我们想构造一个线性分类器，如下图所示： 我们有无数的选择，那么哪个选择才是最优的呢？直观上观察，我们希望选择距离样例最远的分类器，因为分类器距离样例越近，那么当与该样例相近的真实样例很有可能就落在了直线的另一边 ...
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2017-06-15 14:13:58
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