引言在上一小节中，我们介绍了SVM的对偶形式，该形式也可以使用二次规划的方式来求解。
这个对偶形式告诉我们SVM背后的一些集合意义，再者，有了这个对偶问题，我们要求解的难度和转换的高维空间的维度好像没有关系。
在这一小节中，我们就之前未解决的问题继续探讨，使用核技巧的方式高效求解SVM。核技巧(Kernel Trick)在上一小节二次规划问题中的Q矩阵的求解中，我们要计算Z空间的两个向量的内积，...
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2015-04-20 01:54:26
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又有很长的一段时间没有更新博客了，距离上次更新已经有两个月的时间了。其中一个很大的原因是，不知道写什么好-_-，最近一段时间看了看关于SVM(Support Vector Machine)的文章，觉得SVM是一个非常有趣，而且自成一派的方向，所以今天准备写一篇关于关于SVM的文章。关于SVM的论文、...
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2015-04-18 19:01:37
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最近在搞人脸性别识别，用到了opencv中封装的SVM分类器，遇到了一些小问题，解决之后感觉对其理解更深一点了，总结下。 首先，理解下SVM得输入格式。SVM的train（）函数主要包含两个输入数据：训练数据矩阵以及对应标签组成的矩阵。其中训练数据为行向量，标签矩阵为列向量。举个例子吧，比如在...
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2015-04-18 15:48:45
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K-means算法属于无监督学习聚类算法，其计算步骤还是挺简单的，思想也挺容易理解，而且还可以在思想中体会到EM算法的思想。K-means 算法的优缺点：
1.优点：容易实现
2.缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢
使用数据类型：数值型数据以往的回归算法、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的，因此属于有监督学习，而K-means聚类算法只有x，没有y在聚类问题中，我们的...
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2015-04-17 13:54:08
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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测的特征描述子。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，尤其在行人检测中获得...
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2015-04-17 13:41:09
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SVM有一个核心函数SMO，也就是序列最小最优化算法。SMO基本是最快的二次规划优化算法，其核心就是找到最优参数α，计算超平面后进行分类。SMO方法可以将大优化问题分解为多个小优化问题求解，大大简化求解过程。某些条件下，把原始的约束问题通过拉格朗日函数转化为无约束问题，如果原始问题求解棘手，在满足K...
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2015-04-16 21:46:47
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原文：http://blog.csdn.net/arthur503/article/details/19974057在学SVM中的实验环节，老师介绍了libsvm的使用。当时看完之后感觉简单的说不出话来。1. libsvm介绍虽然原理要求很高的数学知识等，但是libsvm中，完全就是一个工具包，拿来...
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2015-04-15 22:48:42
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原文：http://blog.csdn.net/arthur503/article/details/19966891之前以为SVM很强大很神秘，自己了解了之后发现原理并不难，不过，“大师的功力在于将idea使用数学定义它，使用物理描述它”，这一点在看SVM的数学部分的时候已经深刻的体会到了，最小二乘...
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2015-04-15 22:41:30
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从4月21日起，我们将扩展我们的移动友好算法作为排名机制。这将会影响所有语系的移动搜索，这将会标志性的影响我们的搜索结果。（Starting April 21, we will be expanding our use of mobile-friendliness as a ranking signal. This change will affect mobile searches in all languages worldwide and will have a significant impact ...
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移动开发 时间：
2015-04-13 14:40:15
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