Java实现简单版SVM近期的图像分类工作要用到latent svm，为了更加深入了解svm，自己动手实现一个简单版的。 之所以说是简单版，由于没实用到拉格朗日，对偶，核函数等等。而是用最简单的梯度下降法求解。当中的数学原理我參考了http://blog.csdn.net/lifeitengu...
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2014-10-05 14:48:58
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最近，本人要做个小东西，使用SVM对8类三维数据进行分类，搜索网上，发现大伙讨论的都是二维数据的二分类问题，遂决定自己研究一番。本人首先参考了opencv的tutorial，网址是：http://docs.opencv.org/doc/tutorials/ml/non_linear_svms/non_linear_svms.html#nonlinearsvms，这也是二维数据的二分类问题。然后通过...
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2014-10-05 11:40:18
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1）从LIBSVM的官网http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/上下载最新版本的LIBSVM，当前版本为libsvm-3.18.zip2）解压压缩包到电脑上一位置，如：C:\ProgramFiles\libsvm-3.183）假设你使用的是64位的操作系统和matlab。此时将libsvm-3.18文件夹下的windows目录添加到matla..
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2014-10-01 21:59:52
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1.首先从主页上下载libsvm、Python2.5.2和gnuplot三个软件。http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/2.准备好数据，首先要把数据转换成Libsvm软件包要求的数据格式为：labelindex1:value1index2:value2...其中对于分类来说label为类标识，指定数据的种类；对于回归来说label为目标..
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2014-10-01 21:58:42
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SVM的应用领域很广，分类、回归、密度估计、聚类等，但我觉得最成功的还是在分类这一块。用于分类问题时，SVM可供选择的参数并不多，惩罚参数C，核函数及其参数选择。对于一个应用，是选择线性核，还是多项式核，还是高斯核？还是有一些规则的。实际应用中，多数情况是特征维数..
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2014-10-01 13:19:01
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支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有..
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2014-10-01 01:07:40
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上回说到对于文本分类这样的不适定问题（有一个以上解的问题称为不适定问题），需要有一个指标来衡量解决方案（即我们通过训练建立的分类模型）的好坏，而分类间隔是一个比较好的指标。在进行文本分类的时候，我们可以让计算机这样来看待我们提供给它的训练样本，每一个样本由..
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2014-10-01 01:07:21
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线性分类器(一定意义上,也可以叫做感知机)是最简单也很有效的分类器形式.在一个线性分类器中,可以看到SVM形成的思路,并接触很多SVM的核心概念.用一个二维空间里仅有两类样本的分类问题来举个小例子。如图所示C1和C2是要区分的两个类别，在二维平面中它们的样本如上图所示。中间..
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2014-10-01 00:50:50
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原文地址：http://www.cnblogs.com/xumingxiang/archive/2012/03/25/2416418.htmlWebSQL数据库（详细网址：http://www.w3.org/TR/2008/WD-html5-20080610/structured.html）WebS...
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2014-09-30 19:44:30
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想学习一下SVM，所以找到了LIBSVM--A Library for Support Vector Machines，首先阅读了一下网站提供的A practical guide to SVM classification.写一写个人认为主要的精华的东西。SVMs is：a technique fo...
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2014-09-30 16:36:19
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