前面两篇总结了线性支持向量机模型，总体来说，就是在样本输入空间下对每个维度进行线性组合之后使用符号函数判别最终的类别。第一个是理想情况下的线性可分SVM，这是第二个的近似线性可分SVM的基础。而且也是一种递进关系，是为了从数学抽象化的理想模型到现实情形的一种推广，但它们终究是一种线性模型，对于更复杂的现实情形有时候依然会难以描述，需要使用非线性模型去描述。非线性SVM由于现实问题的复杂性，导致训练的...
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2015-05-17 23:36:18
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人脸识别是一项实用的技术。但是这种技术总是感觉非常神秘，在sklearn中看到了人脸识别的example，代码网址如下：
http://scikit-learn.org/0.13/auto_examples/applications/face_recognition.html#example-applications-face-recognition-py
首先介绍一些PCA和SVM的功能...
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2015-05-16 12:03:24
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Learning to Rank(简称LTR)用机器学习的思想来解决排序问题。Ranking SVM算法是PairWise方法的一种。本文简单介绍了Ranking SVM，并举例说明了下载使用的过程。...
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2015-05-16 11:56:37
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上一篇总结了对于训练数据集线性可分的理想情况下，使用硬间隔最大化训练得到分类超平面的SVM方法，这种方法在实际应用中并不实用，因为实际的训练数据总是会存在人为或不可控的因素干扰产生各种噪声，因此是无法在特征空间下找到线性可分的超平面的，但是噪声总是有限的，可以对硬间隔这个限制进行放松，引入一个松弛变量来控制分类超平面的训练，从而可以对近似可以线性可分的实际应用数据进行学习和预测。从这里也可以很明显...
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2015-05-16 00:14:46
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看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法..,感觉知识跳跃比较大,那么数据挖掘系统的学习过程是怎么样?磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点：数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70...
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2015-05-14 15:57:21
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1.将公式中的distance具体化将$w_0$单独抽出作为$b$，$w=(w_1,...,w_n),x=(x_1,...,x_n)$则分割平面为：$w^Tx+b=0$A.证明w为法向量 设两点$x',x''$都在平面上，所以有 $w^Tx'=w^Tx''=-b$ $w^T(x'-x'')=0$ 可...
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2015-05-13 18:54:02
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SVM（支持向量机）是典型的二分类的判别式模型，这种方法以Rosenblatt于1957年提出的感知机模型的基础上，都是通过训练一个分类超平面之后，作为分类的决策函数，然后对未知的样本进行预测。通过对输入特征使用法向量和截距w=(w1,w2,...wn)、bw=(w_1,w_2,...w_n)、b进行线性组合，得到超平面，最终的决策函数也和感知机一样，为符号函数f(x)=sign(w? ?x? +b...
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2015-05-13 06:28:39
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获得
tw.edu.ntu.csie
libsvm
3.17
libsvm-3.17.jar的结构见下图，
default package:这里是工具制作者自己封装出来的一些类，它们都有main函数，可作为小工具直接使用。
libsvm package：核心文件。
关于default package：因为里面的类不在任意一个package中，所以我们的工程无法引用。解决办法...
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2015-05-11 18:00:23
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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測的特征描写叙述子。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，尤其在行人检測中...
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2015-05-10 11:07:58
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1、首先，你需要安装完成Matlab。2、将libsvm-3.17.zip和drtoolbox.tar文件解压到：libsvm-3.17文件夹和drtoolbox，并放到MATLAB的工具箱安装目录下，例如：C:\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox目录下。3、启动...
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2015-05-09 16:14:11
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