上一章结束的时候讲到SVM在做优化的时候要计算znTzm这一项，这里还要受到VC dimension的约束，同时计算的时候，我们先要把xn扩展到高阶项，然后相应的计算，这一项计算比较耗费时间，下面就介绍能够更快计算这一项的方法。 以二阶项为例子，上述的式子可以用上述的形式进行化简，这样计算的时候只要 ...
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2016-08-06 00:29:55
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上一章的内容中介绍到非线性的SVM可以利用一个不大的VC dimension来刻画比较复杂的边界。但是如果当这个VC dimension变得比较大的时候，计算就比较费时了。 这一章将会介绍非线性SVM的另一种理解和解决方法。 在这里，我们将左边的约束条件转化成为利用拉格朗日乘数法表示成为右边的式子， ...
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2016-08-06 00:24:29
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根据台大的机器学习在Coursera上公开课《机器学习基石》和《机器学习技术》整理的笔记，考虑到现在该课程已经关闭了，所以我把我的学习笔记慢慢整理出来。这是第一篇-Linear SVM 如果我们采用PLA(Percetron Learning Algorithmn)，已经能够得到若干种w,这些w都能 ...
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2016-08-04 17:37:07
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2.横坐标为字符串的代码实例 cell={‘PLS’,’SVM’,’RF’,’NNET’,’NB’,’PLR’,’C5.0′,’PDA’,’KNN’,’GLM’,’BCT’};%分类方法yData=[7.78 7.16 7.75 9.06 1.94 5.47 6.19 3.44 6.38 1.81 ...
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2016-08-03 11:50:31
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解密SVM系列（一）：关于拉格朗日乘子法和KKT条件 解密SVM系列（一）：关于拉格朗日乘子法和KKT条件 标签： svm算法支持向量机 2015-08-17 18:53 1214人阅读 评论(0) 收藏 举报 标签： svm算法支持向量机 2015-08-17 18:53 1214人阅读 评论(0 ...
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2016-08-02 18:48:34
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前一段时间开始了解HoG跟SVM行人识别，看了很多包括Dalal得前辈的文章及经验分享，对HoG理论有了些初步的认识。 HoG 的全称是 Histogram of Oriented Gradient， 直译过来也就是梯度方向直方图。 就是计算各像素的梯度方向，统计成为直方图来作为特征表示目标。 下面 ...
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2016-08-02 06:38:52
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作者：July、pluskid ；致谢：白石、JerryLead 出处：结构之法算法之道blog。 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力，二者这个东西也不好讲清 ...
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2016-07-31 22:15:29
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操作系统：Windows 10 Pro CPU：AMD IDE：Android Studio 2.0 JDK：8.0 安装完AS（Android Studio）之后，运行AS发现无法启动模拟器，提示“无法安装Intel HAXM，您的CPU不支持所需的特性(VT-x 或 SVM)。”。一个坑。 只好 ...
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2016-07-31 19:07:43
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统计学习方法是由 模型 + 策略 + 算法 构成的，构建一种统计学习方法 (例如，支持向量机)，实际上就是具体去确定这三个要素。 1 支持向量机 支持向量机，简称 SVM (Support Vector Machine)，是一种二分分类模型。 1) 基本模型 (model) 定义在特征空间上的，一种 ...
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2016-07-31 00:18:40
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首先，是由逻辑回归引到SVM当中。先回顾一下逻辑回归的知识。其实主要是sigmoid的函数不要搞错。
OK，既然是由逻辑回归引出来的，那么先列出逻辑回归的成本函数方程。然后对y为0和1分别进行画图讨论，形象化的图片如下。
根据上文的画图后的代表，成本函数就转变成如下的形式。
貌似下面就能直接写出SVM的成本方程了。下面只是对前面的系数进行的一些简单的变化。...
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2016-07-22 19:27:19
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