# tmsvm # ------**Text Mining System based on SVM** ---------- 1.想从自由文本中找出一些有意义的词语吗？企业名称？商标名称？那就试试EntNER-基于统计与HMM的命名识别工具 2.不想手动收集训练集？想借助Goo...
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2015-03-17 18:21:30
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1. e1701简介
R语言的e1071包提供了对libsvm的接口。库libsvm包括了常用的核,如线性，多项式，RBF，sigmoid等。多分类通过一对一的投票机制(one-against-one voting scheme)而实现。predict()是训练函数，plot()可视化数据，支持向量，决策边界(如果提供的话)。参数调整tune()。
用e1071包中svm函数...
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2015-03-15 09:27:31
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libsvm是著名的SVM开源组件，目前有JAVA.C/C++,.NET 等多个版本，本人使用的是2.82libsvm命名空间下主要使用类：svm_model 为模型类，通过训练或加载训练好的模型文件获得svm_parameter 为参数类，主要为支持向量机设定参数，具体参数如下：svm_param...
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2015-03-12 20:44:09
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SVM能实现功能即在给出的正负样本中找到一条分割线（面），将正负样本分割出来。而这条分割线（面）即我们所说的分类器，其记录的正样本的特征，以及和负样本的区别。当有新的样本过来时，则通过和分类器比较即可分辨出新的样本是否属于正样本行列。
以车辆识别为例，SVM的一般使用步骤如下：
1、获取正负样本。
前面说了SVM能够找到一条存在与正负样本之间的分割线（面），那么何为正负样本呢？
所谓...
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2015-03-11 17:25:59
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SVM是机器学习中神一般的存在，虽然自深度学习以来有被拉下神坛的趋势，但不得不说SVM在这个领域有着举足轻重的地位。本文从Hard SVM 到 Dual Hard SVM再引进Kernel Trick，然后推广到常用的Soft Kernel SVM。 一、Hard SVM SVM本身是从感知...
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2015-03-11 00:29:17
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许多地方得SVM讲得都很晦涩，不容易理解，最近看到一篇不错的博文写得很好，同时加上自己的理解，重新梳理一下知识要点
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17291543
一、引入
SVM是个分类器。我们知道，分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（或者叫做分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个，从而可...
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2015-03-09 19:07:25
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利用opencv的hog+svm实现细胞识别分类器
图像处理中的细胞识别和人脸识别可以这样来类比，图像中的一张张人脸就是一个个细胞。
模式识别的关键在于样本库的选取，识别率也只能在和样本库比较接近的环境下才能保证。主要工作是三部分一是特征提取，二是样本库的训练train，三是目标检测detect。
一．特征提取
特征提取采用的是HOG特征即HOG描述子，该特征在行人检测中效果非常好。...
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2015-03-08 00:11:35
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SVM的本质是寻找最大间隔的分割超平面。
SVM的假设也是在样本的每个属性前面乘以一个系数，代价函数是基于LR演化而来的。LR中是S型函数的假设，SVM中是分段函数cost的形式，再包括正则项，最后SVM的代价函数为：
当C一般要设置地很大,这样子的SVM才能够找到最大间隔的超平面，thetaT*x>=1或者thetaT*x
我们构建拉格朗日函数：
分别对...
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2015-03-05 10:47:48
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SVM1.概述?\Rightarrow brief introductionSVM全称Support_Vector_Machine,即支持向量机，是机器学习中的一种监督学习分类算法，一般用于二分类问题。对于线性可分的二分类问题，SVM可以直接求解，对于非线性可分问题，其也可以通过核函数将低维映射到高维空间从而转变为线性可分。对于多分类问题，SVM经过适当的转换，也能加以解决。相对于传统的分类算法如l...
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2015-03-05 00:26:34
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如果看到输出中有pae，那么cpu就支持半虚拟化，如果输出中同时有pae和vmx/svm(注:vmx为intel,svm为amd)，那么cpu支持全虚拟化 ? 第一： 将Xen4CentOS资料库连接到你的机器，以便安装可以轻松完成。要做到这一点，...
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2015-03-04 17:12:04
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