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 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
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
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
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
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
七，专著研读（Logistic回归） 分类：k 近邻算法，决策树，朴素贝叶斯，Logistic回归，支持向量机，AdaBoost算法。 运用 k 近邻算法，使用距离计算来实现分类 决策树，构建直观的树来分类 朴素贝叶斯，使用概率论构建分类器 Logistic回归，主要是通过寻找最优参数来正确分类原始 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-07-28 09:35:44
阅读次数：
116
机器学习”小憩“——总结应用场景 常见的机器学习模型：感知机，线性回归，逻辑回归，支持向量机，决策树，随机森林，GBDT，XGBoost，贝叶斯，KNN，K-means等； 常见的机器学习理论：过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等； K近邻：算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-07-20 13:00:47
阅读次数：
162
支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 在支持向量机原理(一) 线性支持向量机中，我们对线性可分SVM的模型和损失函数优化做了... ...
分类：
其他好文 时间：
2019-07-19 18:59:11
阅读次数：
89
支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 支持向量机(Support Vecor Machine,以下简称SVM)虽然诞生只有短... ...
分类：
其他好文 时间：
2019-07-19 18:57:09
阅读次数：
106
