引言： SVM是一种常见的分类器，在很长一段时间起到了统治地位。而目前来讲SVM依然是一种非常好用的分类器，在处理少量数据的时候有非常出色的表现。SVM是一个非常常见的分类器，在真正了解他的原理之前我们多多少少都有接触过他。本文将会详细的介绍SVM的原理、目标以及计算过程和算法步骤。我们针对线性可分 ...
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2018-11-01 13:35:38
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参考链接： 1.https://blog.csdn.net/TaiJi1985/article/details/75087742 2.李航《统计学习方法》7.1节 线性可分支持向量机与硬间隔最大化 3.https://zhuanlan.zhihu.com/p/45444502，第三部分 手推SVM ...
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2018-10-31 13:48:13
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LR & SVM 的区别 相同点 1. LR和SVM都是分类算法。 2. 如果不考虑核函数，LR和SVM都是线性分类算法，也就是说他们的分类决策面都是线性的。 3. LR和SVM都是监督学习算法。 4. LR和SVM都是判别模型。 不同点 1. 损失函数不一样 2. 支持向量机只考虑局部的边界线附近 ...
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2018-10-26 19:35:13
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一个非常常见的问题就是遇到的数据是多维度数据，维度过高会导致模型极度的复杂，折衷的法案就是降维，然后再Q聚类、分类、回归。降维强调在不损失准确性的前提下来降低维度（选出最优特征） PCA是最常见降维算法，它寻找线性不相关的特征子集（主要因子），另外还有LDA（Linear Discriminant ...
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2018-10-19 16:07:30
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简介： 支持向量机（SVM）是一种二分类的监督学习模型，他的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性模型。他与感知机的区别是，感知机只要找到可以将数据正确划分的超平面即可，而SVM需要找到间隔最大的超平面将数据划分开。所以感知机的超平面可以有无数个，但是SVM的超平面只有一个。此外，SVM在引入核 ...
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2018-10-19 14:02:11
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参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/42334376 https://blog.csdn.net/liugan528/article/details/79448379 https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/792 ...
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2018-10-18 18:06:01
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SVM支持向量机的核：线性核。进行预测的时候我们需要把正负样本的数据装载在一起，同时我们label标签也要把正负样本的数据全部打上一个label。 第四步，开始训练和预测。ml(machine learning(机器学习模块)). ...
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2018-10-14 11:30:16
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Svm算法又称为支持向量机，是一种有监督的学习分类算法，目的是为了找到两个支持点，用来使得平面到达这两个支持点的距离最近。 通俗的说：找到一条直线，使得离该线最近的点与该线的距离最远。 我使用手写进行了推导 求解实例 软间隔，通过设置C，使得目标函数的松弛因子发生变化，松弛因子越大，表示分类越不严格 ...
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2018-10-13 22:41:10
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3. 支持向量机 3.1 本质 基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。核技巧使之成为实质上的非线性分类器。 学习策略是间隔最大化，可形式化为求解凸二次优化问题。等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。 学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。 理解支持向量机可以从简至繁推进：线性可分支持向 ...
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2018-10-10 01:00:30
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概念： 支持向量机(Support Vector Machine) SVM属于一般化线性分类器，这类分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差和最大化几何边缘区，因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。 ...
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2018-10-06 00:32:34
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