初次是根据“支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）”对SVM有了简单的了解。总的来说其主要的思想可以概括为以下两点（也是别人的总结）1、SVM是对二分类问题在线性可分的情况下提出的，当样本线性不可分时，它通过非线性的映射算法，将在低维空间线性不可分的样本映射到高维的特征空间使其线性可分，从而使得...
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2015-08-09 12:12:03
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准备数据：一种方法是通过svm_read_problem方法直接读取libsvm格式的文件，返回分类标签([])和数据([[]])。如：labels,
datas =svm_read_problem(‘filename’) ,还有一种方法是直接python格式的，这种方法适用于在程序执行过程中动态产生的data，我要用到的就是这种，没必要把大量的数据都写入文件(这两天搞infominer算法挖...
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2015-08-08 00:03:42
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HOG（Histogram of Oriented Gridients的简写）特征检测算法，最早是由法国研究员Dalal等在CVPR-2005上提出来的，一种解决人体目标检测的图像描述子，是一种用于表征图像局部梯度方向和梯度强度分布特性的描述符。...
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2015-08-07 14:43:50
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网上许多libsvm的python教程中经常会有这样的例子，但是运行会出现 ImportError: No module named svmutil 的报错。
import os
import sys
os.chdir('C:\libsvm-3.17\python')
from svmutil import *
y, x = svm_read_problem('../lkagain....
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2015-08-06 22:34:07
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因为要用svm做regression，所以看了一些关于libsvm，总结以备用
libsvm在训练model的时候，有如下参数要设置，当然有默认的参数，但是在具体应用方面效果会大大折扣。
Options：可用的选项即表示的涵义如下
-s svm类型：SVM设置类型(默认0)
0 -- C-SVC
1 --v-SVC
2 – 一类SVM
3 -- e -SV...
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2015-08-06 22:31:13
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从上一篇文章可知支持向量(supervector)就是指的离分隔超平面最近的那些点。整个SVM最需要的步骤是训练分类器，得到alpha，从而得到整个用于数据分类的分隔超平面。支持向量机（super vector machine，SVM）的一般应用流程如下：
（1） 收集数据：可以使用任意方法
（2） 准备数据：需要数值型数据
（3） 分析数据：有助于可视化分隔超...
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2015-08-06 15:07:32
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特征空间映射1. 问题
简单的0,1分类 – 即标签y=y = {0,10,1}
特征值：x=[x1,x2]x = [x_1, x_2]二维
数据离散点如图：
2.解答
数据是二维的，因此如果利用Logistics Regression 的到的θ\theta只有三个数，所以分类超平面是二维坐标下的直线
由数据分布图可以知道分类超平面应该是一个二次曲线，所以这里利用多项式核函数：K=(...
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2015-08-06 13:21:08
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VC维在有限的训练样本情况下，当样本数 n 固定时，此时学习机器的 VC 维越高学习机器的复杂性越高。VC 维反映了函数集的学习能力，VC 维越大则学习机器越复杂(容量越大)。
所谓的结构风险最小化就是在保证分类精度（经验风险）的同时，降低学习机器的 VC 维，可以使学习机器在整个样本集上的期望风险得到控制。
经验风险和实际风险之间的关系，注意引入这个原因是...
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2015-08-06 11:12:06
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1）从python官网上下载windows下的安装包python-2.7.3.msi并安装
2）打开IDLE(python GUI)，输入
>>>import sys
>>>sys.version
如果你的python是32位，将出现如下字符：
‘2.7.3 (default, Apr 10 2012, 23:31:26) [MSC v.1500 32 bit (Intel)]’...
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2015-08-06 00:35:14
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现在的90后运维，大多懂linux的lvm，估计很少有人懂solaris的svm了。在N年前，在linuxx86还没有雄起的时候，其实aix/hp/solaris三大主机巨头都有自己的一套存储管理机制和软件，其中solaris的就是svm。除了各自专门的存储管理软件，还有第三方的商业存储管理软件，比如veritas..
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移动开发 时间：
2015-08-04 16:01:52
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