一、【概述】 1、含义： 支持向量机（support vector machine，SVM）是一种二类分类器，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大化的线性分类器，通过引入核函数，也可以作为非线性分类器来解决非线性数据集的分类问题。 2、求解： 支持向量机的学习策略是间隔最大化，可转化为一个求解凸 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-03-30 17:20:50
阅读次数：
192
这个小段的内容主要是朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习的代码，看不懂..........后面的更是看不懂.................. 朴素贝叶斯： scikit-learn提供了伯努利，多项式，高斯三个变体。伯努利是一个二项分布，多项式是离散分布，高斯是连续分布。用在不同的场景里： 伯 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-03-23 17:30:40
阅读次数：
185
数据挖掘的9大成熟技术和应用基于数据挖掘的9大主要成熟技术以及在数据化运营中的主要应用： 1、决策树 2、神经网络 3、回归 4、关联规则 5、聚类 6、贝叶斯分类 7、支持向量机 8、主成分分析 9、假设检验1 决策树决策树（Decision Tree）是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。之 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-03-19 23:07:32
阅读次数：
185
[TOC] 预备的数学知识 约束优化问题 原问题,带等式约束，也带不等式约束的一般约束问题 $$ \begin{cases} \min_{x}f(x)\\ s.t \begin{cases} m_i(x) =0, i=1,..,m\\ n_j(x)=0，j=1,..,m\\ \end{cases} ...
分类：
其他好文 时间：
2019-03-19 20:07:41
阅读次数：
224
[TOC] 支持向量机用于分类:硬间隔和软件间隔支持向量机。尽可能分对 支持向量机回归： 希望$f(x)$与?$y$尽可能的接近。 支持向量机基本思想 英文名:support vector regression 简记：SVR 标准的线性支持向量回归模型 学习的模型: $$f(x)=w^Tx+b$$ ...
分类：
其他好文 时间：
2019-03-19 20:06:46
阅读次数：
197
SVM（支持向量机） 1.什么是SVM 通过跟高斯“核”的结合，支持向量机可以表达出非常复杂的分类界线，从而达成很好的的分类效果。“核”事实上就是一种特殊的函数，最典型的特征就是可以将低维的空间映射到高维的空间。 ?? 我们如何在二维平面划分出一个圆形的分类界线？在二维平面可能会很困难，但是通过“核 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-03-12 23:53:32
阅读次数：
207
机器学习的几大类： 1.推荐 2.分类 3.聚类 4.回归 5.用户画像 6.深度学习 7.人工神经网络 8.关联分析 分类算法： 1.朴素贝叶斯 2.决策树 3.随机森林 4.支持向量机（SVM） 5.隐马尔可夫模型 6.遗传算法 分类属于有监督的学习过程，可以根据经验或者数学推导等辅助的方法给机 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-03-10 20:57:00
阅读次数：
226
前言 学SVM看到对偶问题的时候很难受，因为看不懂，数学知识真的太重要了。后来在B站看到某up主的精彩推导，故总结如下。 SVM基本型 由之前最大化间隔的计算可得SVM的基本型为： $\underset{\mathbf{w},b}{min}\ \ \ \ \frac{1}{2}\left \| \m ...
分类：
系统相关 时间：
2019-03-07 00:51:58
阅读次数：
236
简介 SVM是支持向量机（Support Vector Machines）的简称，是一种二分类模型。 支持向量机所做的就是去寻找两类数据的分隔线，通常将这个分隔线叫做超平面。 分隔的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。 基本思想 （1）线性分割 如果一个线性函数能够将样本（比如说两 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-02-24 10:18:30
阅读次数：
326
1. 优化目标 在监督学习中，许多学习算法的性能都非常类似，因此，重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B，而更重要的是，应用这些算法时，所创建的大量数据在应用这些算法时，表现情况通常依赖于你的水平。比如：你为学习算法所设计的特征量的选择，以及如何选择正则化参数，诸如此类的事。还有一个更加强大 ...
分类：
系统相关 时间：
2019-02-05 22:21:14
阅读次数：
223
