1.为了描述SVM，需要从logistic回归开始进行学习，通过改变一些小的动作来进行支持向量机操作。在logistic回归中我们熟悉了这个假设函数以及右边的sigmoid函数 (1)如果我们有一个样本，其中y=1，这样的一个样本来自训练集或者测试集或者交叉验证集，我们希望h(x)能尽可能的接近1。 ...
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2019-01-29 18:22:36
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一、SVM模型 1.函数间隔与几何间隔 (1)公式化问题。 分类模型： 函数间隔：前面乘以y(i)，是为了保持数值为正值，数据点到直线的距离。函数间隔最好的是几何间隔最大的那个。最好的分类线就是几何间隔最大的分类线 我们要找到最好的直线，对每个数据点都计算出函数间隔，对于一个直线而言可以计算出最小函 ...
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2019-01-29 12:03:45
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Spark MLlib中分类和回归算法： -分类算法： pyspark.mllib.classification -朴素贝叶斯 NaiveBayes -支持向量机（优化：随机梯度下降）SVMWithSGD -逻辑回归 LogisticRegressionWithSGD // 从Spark 2.0开始 ...
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2019-01-16 19:48:26
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一、SVM模型 0.函数间隔与几何间隔 (1)分类模型 (2)函数间隔：将点代进去，即可得到函数间隔 (3)函数间隔与几何间隔 只要成倍的增大W和b函数间隔就能无限增大 几何间隔： 限定W 即在||w||=1 条件下函数间隔最小值 (4)公式化问题 分类模型： 1.最优间隔分类器 2.拉格朗日求解 ...
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2019-01-16 19:48:18
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1. Fisher判别分析 2 Logistic 推导（二分类） 3 支持向量机推导（硬间隔） ...
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2019-01-15 22:02:50
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线性可分支持向量机 给定线性可分的训练数据集，通过间隔最大化或等价地求解相应的凸二次规划问题学习到的分离超平面为 $$w^{\ast }x+b^{\ast }=0$$ 以及相应的决策函数 $$f\left( x\right) =sign\left(w^{\ast }x+b^{\ast } \righ ...
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2019-01-15 15:52:02
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支持向量机（SVM），作为一个分类模型，可以从两部分来理解： 1）线性问题 即求最优超平面：wTx+b=0。其中要求，向量集合被超平面没有错误地分开，并且离超平面最近的向量与之间距（称作间隔 margin margin）是最大的。所以，问题就转化为求max（2/||w||）,即min（||w||2/ ...
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2019-01-15 00:45:53
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Evernote Export 支持向量机(Support Vector Machine) 不适定问题不止一个决策边界 要找一个决策边界，不仅能将训练集很好的划分，而且提升模型的泛化能力 支持向量机直接将算法放在运行的内部，在不适定的问题中，使用svm去建模是好的 svm是统计学习中非常重要的方法 ...
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2019-01-14 18:01:40
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前提是我把下载下来的libsvm-3.22存放到C盘根目录下，并为之设置了环境变量，安装了gnu.（只看文字有些乏味，有空我会把图片补充进去的） 第一步，进入到libsvm-3.22\windows目录（该目录下有svm-train.exe等）。 第二步，数据缩放 >svm-scale -l 0 - ...
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2019-01-11 20:07:39
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库的基本功能 sklearn库共分为6大部分，分别用于完成分类任务、回归任务、聚类任务、降维任务、模型选择以及数据的预处理。 前4类功能： 1.分类任务；对于支持向量机这个分类算法而言，需要调用svm.SVC这个模块 2.回归任务 3.聚类任务 4.降维任务 内置数据 ...
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2019-01-09 13:30:01
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