K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。 聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y...
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2015-10-15 15:53:33
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《zw版·Halcon-delphi系列原创教程》 Halcon分类函数002·AI人工智能AI人工智能：包括knn、gmm、svm等为方便阅读，在不影响说明的前提下，笔者对函数进行了简化：:: 用符号“**”，替换：“procedure”:: 用大写字母“X”，替换：“IHUntypedObjec...
SVM1.普通SVM的分类函数可表示为：其中ai为待优化参数，物理意义即为支持向量样本权重，yi用来表示训练样本属性，正样本或者负样本，为计算内积的核函数，b为待优化参数。其优化目标函数为：其中||w||用来描述分界面到支持向量的宽度，越大，则分界面宽度越小。C用来描述惩罚因子，而 则是用来解决不可...
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2015-10-13 10:26:23
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http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/3497016.html myeclipse安装SVN插件方法 SVM China 源代码托管中心 http://www.svnchina.com/ 用户名：luoSteel 密码：老密码
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2015-10-08 23:12:50
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支持向量机是一种非常流行的监督学习的算法 简称SVM 针对线性和非线性的数据 它是利用一种非线性转换，将原始训练数据映射到高维空间上。目前已经在手写数字识别 对象识别 说话人识别 以及基准时间序列预测检验等方面得到了广泛的应用SVM的目标是寻求一个超平面， 关心的是让离超平面最近的点能够具有最大的间...
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2015-10-06 16:36:13
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svm导出的原始问题然后利用KKT条件，为何还需要对偶空间？ 一方面，实际上KKT条件怎么得到的？KKT条件的推导是：svm原始问题->极大极小问题（先算极小这步，但极小这步中α是有约束的，不好求）->满足某些条件（如凸的等）->极小极大问题（先算极大这步，α约束条件跑到第二步，极大这步没约束...
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2015-10-05 16:54:32
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支持向量机，就是通过最大化支持向量到分类超平面之间的分类间隔。分类超平面就是我们想要得到的决策曲面；支持向量就是离分类超平面最近的点，而间隔即为支持向量到分类超平面的距离。...
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2015-10-02 01:29:21
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交叉验证假设函数hi即按照某个模型进行训练得到的模型函数。对于可选择的模型构成集合M，其中Mi表示一种类型的模型，比如逻辑回归、神经网络、SVM等某一种。对于训练集S将其分为两部分，70%的样本作为训练集Strain,30%的作为测试集Scv。这样我们用每个模型Mi用Strain进行训练得到假设函数...
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2015-09-25 18:06:29
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小编都深深的震惊了，到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍。小编对此人表示崇高的敬意，小编不是文章的生产者，只是文章的搬运工。《Brief History of Machine Learning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到...
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2015-09-20 09:14:35
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SVM和LASSO是机器学习里两个非常经典的模型，每个模型都有大量的文献进行研究。其中去年出版的这本书——《Regularization, Optimization, Kernels, and Support Vector Machines》的第一章证明了某些形式的SVM和LASSO其实是等价的.....
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2015-09-19 15:07:00
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