主要参考博客： 1、eclipse + libsvm-3.12 用SVM实现简单线性分类 cnBlog中的主要介绍如何导入jar包的问题。 2、LIBSVM入门解读 CSDN，主要是对LIBSVM的官方网站的翻译 3、如何使用libsvm进行分类 新浪博客，这个是绝对的入门级的“人话”解读。 4、L ...
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2016-07-21 19:29:36
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#1，概念 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。 SVM的主要思想可以概括为两点：⑴它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转 ...
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2016-07-20 09:02:02
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今天给大家介绍一下one class classification以及用SVDD（support vector domain description）做one class classification。最近接触了一下one class classification，挺有意思的，和多类classifi... ...
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2016-07-19 18:37:35
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说明：此篇是作者对“SVM”的第二次总结，因此可以算作对上次总结的查漏补缺以及更进一步的理解，所以很多在第一次总结中已经整理过的内容在本篇中将不再重复，如果你看的有些吃力，那建议你看下我的第一次总结：
http://blog.csdn.net/xueyingxue001/article/details/51261397
如何定位唯一的分隔超平面...
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2016-07-19 13:53:29
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1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得 ...
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2016-07-19 13:12:07
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两种方法都是常见的分类算法，从目标函数来看，区别在于逻辑回归采用的是logistical loss，svm采用的是hinge loss。这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重。SVM的处理方法是只考虑support vectors，也就是和分类最相 ...
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2016-07-15 23:58:50
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首先，在这里首先感谢台湾林智仁先生的开源工具包libsvm。使SVM算法更加普及。大家可以到下面的libsvm官网去了解相关的信息。
Libsvm官方网站->https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
其次，我在使用过程中发现，先生svm_scale文件中无法将经过规约的文件输出到本地txt文件中，只能在控制台重定向，而我并不想在程序运行中打开控制台进行...
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2016-07-12 12:22:46
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Going Deeper1. 背景2006年之前，整个机器学习的理论界，可以说已经是SVM（支持向量机）的天下。SVM以其良好的理论基础，优美的模型和令人舒服的算法性质，俘获了无数科研人员的心。据说，深度学习三巨头之一的Yann LeCun，曾经与SVM的祖师爷Vapnik就SVM与神经网络发生过激烈而有趣的讨论，最终两人各持己见，各自回家睡觉。于是后边的小弟逐步形成两个“门派”。在那段时间的争论中...
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2016-07-11 12:33:00
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libguestfs-tools比较好的kvm管理工具虚拟机的管理工具convirts虚拟化：xen（半虚拟化）宿主和客服机都需要该系统内核，系统内核替换接管系统管理不需要cpu支持虚拟化kvm（仅全虚拟化）提供完整的硬件资源且不知道宿主存在grep--color=auto‘vmx|svm‘/proc/cupinfo如果输出的信..
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2016-07-11 01:23:19
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1.SVM对偶函数最后的优化问题 2. 对核函数进行缓存 由于该矩阵是对称矩阵，因此在内存中的占用空间可以为m(m+1)/2 映射关系为： [cpp] view plain copy #define OFFSET(x, y) ((x) > (y) ? (((x)+1)*(x) >> 1) + (y) ...
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2016-07-10 16:54:07
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