本篇文章对不同阶段的SVM进行严格梳理和总结，不管是初级版的SVM，还是升级版的SVM，你都会发现其实在SVM中一直是有两个核心在贯穿其中的，相信看完本篇的学习，你就会对SVM这个重要级的分类器有个全面的了解，或者有自己的体会，好吧，开始吧，Good luck。。
1.核心思想
对于任何非线性方法，如果对特征进行适当的变换，那么久总可以得到相应的线性方法，但是这种变换有时会带来两...
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2016-06-14 12:05:54
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一。RCNN: 1、首先通过选择性搜索，对待检测的图片进行搜索出2000个候选窗口。 2、把这2k个候选窗口的图片都缩放到227*227，然后分别输入CNN中，每个候选窗台提取出一个特征向量，也就是说利用CNN进行提取特征向量。 3、把上面每个候选窗口的对应特征向量，利用SVM算法进行分类识别。 可 ...
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2016-06-13 23:26:50
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在前一篇文章中，我们给出了感知器和逻辑回归的求解，还将SVM算法的求解推导到了最后一步，在这篇文章里面，我们将给出最后一步的求解。也就是我们接下来要介绍的序列最小最优化算法。 序列最小最优化算法（SMO）： 首先回顾一下。我们使用广义拉格朗日函数，将目标函数和限制条件写到一起，然后证明了原始问题能够 ...
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2016-06-13 17:12:10
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（一）SVM的八股简介
支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accura...
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2016-06-12 03:17:33
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这篇文章将介绍感知器、逻辑回归的求解和SVM的部分求解，包含部分的证明。本文章涉及的一些基础知识，已经在《梯度下降、牛顿法和拉格朗日对偶性》中指出，而这里要解决的问题，来自《从感知器到SVM》 、《从线性回归到逻辑回归》两篇文章。 感知器： 前面的文章已经讲到，感知器的目标函数如下： $min \ ...
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2016-06-10 11:04:59
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作为一个机器学习入门级选手，写这篇是抱着很大的谨慎态度的，svm的确是涉及到较多数学知识的一章，不甚好理解。此篇仅作为给自己的一个学习记录。 依然按惯例，svm的原生方法解决的分类问题，以二分类为例。我们现在有很多条样本数据，类别标签属于两类，一类是正例，一类是负例。svm的核心想法是找到一个间隔最 ...
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2016-06-05 23:20:33
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在看图像处理的时候,不由奇怪,为什么在图像处理上,那么多论文,都在走机器学习的节奏.特征提取基本是SIFT,surf之后,就开始分类SVM了. 不由得感叹,在了解信号处理的一些知识后,为什么看不到更多新的内容.而是都在往机器学习的方向在走.为这个苦恼了几天. 今天无意中看到知乎的这个问答.不由得感叹 ...
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2016-06-05 11:13:44
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SVM是一种应用比较广泛的分类器，全名为Support Vector Machine，即支持向量机，在没有学习SVM之前，我对这个分类器汉字的理解是支持/向量机，学习之后，才知道原名是支持向量/机，我对这个分类器的名字理解是：通过具有稀疏性质的一系列支持向量从而得到一个比较好的分类器，这个分类器在名称里面体现为Machine。下面是我对于学习SVM理论后认为几个需要理解和掌握的知识点
函...
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2016-06-03 01:18:36
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这篇文章主要是分析感知器和SVM处理分类问题的原理，不涉及求解 感知器： 感知器要解决的是这样的一个二分类问题：给定了一个线性可分的数据集，我们需要找到一个超平面，将该数据集分开。这个超平面的描述如下： $w*x+b=0$ 而感知器的决策函数是： $f(x)=sign(w*x+b)$ 其中 $z=w ...
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2016-05-31 22:13:44
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基于汉字字频特征实现99.99%准确率的新闻文本分类器（一） 基于汉字字频特征实现99.99%准确率的新闻文本分类器（二） 基于汉字字频特征实现99.99%准确率的新闻文本分类器（三） 回顾 上一节中，得到了汉字字频特征数据文件，并使用svm-train进行分类。初步得到了98.47%的准确率的二分 ...
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2016-05-30 21:21:36
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