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搜索关键字:libsvm 支持向量机    ( 859个结果
sklearn集成支持向量机svm.SVC参数说明
经常用到sklearn中的SVC函数,这里把文档中的参数翻译了一些,以备不时之需。 本身这个函数也是基于libsvm实现的,所以在参数设置上有很多相似的地方。(PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO)。sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degr ...
分类:其他好文   时间:2019-09-02 19:47:06    阅读次数:160
skLearn 支持向量机
版权所有,转帖注明出处 章节SciKit Learn 加载数据集 SciKit Learn 数据集基本信息 SciKit Learn 使用matplotlib可视化数据 SciKit Learn 可视化数据:主成分分析(PCA) SciKit Learn 预处理数据 SciKit Learn K均值 ...
分类:其他好文   时间:2019-09-02 09:26:25    阅读次数:124
SVM
二类分类模型 模型:在特征空间上的间隔最大的线性分类器求解凸优化(凸二次规划) 1、线性可分支持向量机 利用间隔最优化求最优分离超平面,解是唯一的; $$\omega ^{\ast }\cdot x+b^{\ast }=0$$ 分类决策函数 $$f(x)=sign(\omega ^{\ast }\c ...
分类:其他好文   时间:2019-09-01 14:51:15    阅读次数:73
判别式模型与生成式模型
判别式模型(Discriminative Model)是直接对条件概率p(y|x;θ)建模。常见的判别式模型有 线性回归模型、线性判别分析、支持向量机SVM、神经网络等。 生成式模型(Generative Model)则会对x和y的联合分布p(x,y)建模,然后通过贝叶斯公式来求得p(yi|x),然 ...
分类:其他好文   时间:2019-08-28 13:03:45    阅读次数:70
SVM(支持向量机)
支持向量机是一个点离决策边界越近,离决策面越远的问题 求解的过程主要是通过拉格朗日乘子法,来求解带约束的优化问题,在问题中涉及两个方面,一个是线性的,一个是非线性的,非线性的有 我们平时比较常见的高斯核函数(径向基函数),他的主要做法就是把低维的数据变成高维数据,通过^2的方法 在支持向量基中的参数 ...
分类:其他好文   时间:2019-08-22 11:22:22    阅读次数:104
拉格朗日对偶性
拉格朗日对偶性 拉格朗日对偶性 在约束最优化问题中,常常利用拉格朗日对偶性(Lagrange duality)将原始问题转为对偶问题,通过解对偶问题而得到原始问题的解。例如,最大熵模型与支持向量机。 原始问题 假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数。考虑约束最优化问题,即原 ...
分类:其他好文   时间:2019-08-21 11:47:08    阅读次数:77
Machine Learning—支持向量机(SVM)
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。 ...
分类:系统相关   时间:2019-08-01 22:42:57    阅读次数:375
SVM支持向量机,训练与分类的实现(有标签)
弄懂SVM支持向量机的原理以后开始代码演练: 具体的分类思想,注释的很清楚了。 ...
分类:其他好文   时间:2019-07-31 21:55:08    阅读次数:153
【资源分享】今日学习打卡--支持向量机 (SVMs)
今日学习打开,支持向量机 今天给大家带来的是支持向量机,在深度学习出现以前,SVMs还是非常流行的。 SVM有3要点:间隔,对偶,核技巧 主要有hard-margin SVM,soft-margin SVM,kernel SVM3种类型。 其中,核技巧有Linear kernel, Polynomi ...
分类:其他好文   时间:2019-07-31 01:19:08    阅读次数:79
HDU6590 Code 判断凸包相交
网址:https://vjudge.net/problem/HDU-6590 题意: 找出一条直线使得黑点和白点全部分布在直线的同一侧。 题解: 支持向量机。 对每一类点求凸包,判断凸包是否相交即可。 AC代码:挖坑待填。 ...
分类:其他好文   时间:2019-07-28 19:17:04    阅读次数:68
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